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DevIntel — AI 기반 저장소 인텔리전스

Groq, MCP, Python, Gradio를 사용하여 로컬 소프트웨어 저장소를 분석하는 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링 어시스턴트입니다.

DevIntel을 사용하면 개발자는 로컬 저장소에 대해 질문하고, 필요한 정보를 검색하기 위해 적절한 MCP 도구를 자동으로 선택할 수 있습니다.

기능

  • 로컬 소프트웨어 저장소 분석

  • 프로젝트 구조 탐색

  • 기술 스택 및 의존성 식별

  • 저장소 파일 및 코드 검색

  • 특정 저장소 파일 읽기

  • 사용 가능한 테스트 검사

  • Git 상태 확인

  • Git 히스토리 검사

  • Git 변경 사항 검사

  • 대화형 AI 인터페이스를 통한 질문

  • 자동 MCP 도구 선택

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아키텍처

                    User
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │  Gradio   │
                │    UI     │
                └─────┬─────┘
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │   Groq    │
                │    LLM    │
                └─────┬─────┘
                      │
              Tool Selection
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │ MCP Client│
                └─────┬─────┘
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │ MCP Server│
                └─────┬─────┘
                      │
          ┌───────────┴───────────┐
          │                       │
          ▼                       ▼
    MCP Repository Tools    Local Repository

작동 방식

  1. 사용자가 로컬 저장소 경로를 제공합니다.

  2. 사용자가 저장소에 대해 질문합니다.

  3. Groq가 요청을 처리하고 어떤 MCP 도구가 필요한지 결정합니다.

  4. MCP 클라이언트가 MCP 서버에 도구 요청을 보냅니다.

  5. MCP 서버가 로컬 저장소에서 작업을 수행합니다.

  6. 결과가 LLM에 반환됩니다.

  7. LLM이 간결한 답변을 생성합니다.

  8. 답변이 Gradio 인터페이스에 표시됩니다.

🔧 MCP 도구

DevIntel은 현재 9개의 MCP 도구를 제공합니다:

도구

용도

analyze_repo

일반적인 저장소 분석

project_info

프로젝트 유형, 기술 및 의존성

project_structure

저장소 파일 및 폴더 구조

search_repository

파일 또는 코드 검색

read_repository_file

특정 파일 읽기

repository_tests

사용 가능한 테스트 검사

repository_git_status

Git 작업 트리 상태 표시

repository_git_log

Git 히스토리 검사

repository_git_diff

Git 변경 사항 검사

🛠️ 기술 스택

  • Python

  • Groq API

  • GPT-OSS

  • Model Context Protocol (MCP)

  • Gradio

  • AsyncIO

  • python-dotenv

프로젝트 구조

devintel-mcp/
│
├── server.py
├── agent.py
├── ui.py
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
└── README.md

server.py

MCP 서버와 저장소 분석 도구를 포함합니다.

agent.py

명령줄 DevIntel 에이전트와 MCP 클라이언트 로직을 포함합니다.

ui.py

Gradio 웹 인터페이스를 제공하고 사용자를 AI 에이전트에 연결합니다.

설치

저장소를 클론합니다:

git clone https://github.com/marames25/devintel-mcp.git
cd devintel-mcp

가상 환경을 생성합니다:

python -m venv .venv

Windows에서 활성화합니다:

.venv\Scripts\activate

의존성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

환경 변수

.env 파일을 생성합니다:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

.env 파일을 절대 커밋하지 마세요.

.gitignore에 다음이 포함되어 있는지 확인하세요:

.env
.venv/
__pycache__/

DevIntel 실행

명령줄

python agent.py

Gradio UI

python ui.py

그런 다음 터미널에 표시된 로컬 Gradio URL을 엽니다.

예시 질문

저장소 경로를 입력한 후 다음과 같이 질문할 수 있습니다:

What technologies does this project use?
Show me the project structure.
What tests are implemented?
Show me the current Git status.
Read README.md.
Where is the login functionality implemented?
Give me a technical overview of this project.

예시 에이전트 흐름

다음과 같은 질문에 대해:

Show me the project structure.

DevIntel은 다음을 수행할 수 있습니다:

User
  ↓
Groq
  ↓
project_structure
  ↓
MCP Server
  ↓
Local Repository
  ↓
Tool Result
  ↓
Groq
  ↓
Answer

중요한 점은 LLM이 저장소에 직접 접근하지 않는다는 것입니다. LLM은 사용 가능한 MCP 도구를 통해 정보를 요청하고, MCP 서버가 저장소 작업을 수행합니다.

목적

DevIntel은 MCP를 통해 LLM을 개발자 도구에 연결하여 지능형 소프트웨어 엔지니어링 어시스턴트를 만들 수 있는 방법을 보여줍니다.

개발자는 저장소를 수동으로 탐색하는 대신 자연어를 사용하여 코드베이스와 상호작용할 수 있습니다.

향후 개선 사항

  • 저장소 인덱싱 및 캐싱

  • 코드 품질 분석

  • 의존성 취약점 탐지

  • 풀 리퀘스트 분석

  • 자동 테스트 제안

  • 코드 문서 생성

  • 원격 Git 저장소 지원

  • 더 고급 소프트웨어 아키텍처 분석

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F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
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–Releases (12mo)
Commit activity

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