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DevIntel

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DevIntel — 基于 AI 的仓库智能分析

一个由 AI 驱动的软件工程助手，使用 Groq、MCP、Python 和 Gradio 分析本地软件仓库。

DevIntel 允许开发者就本地仓库提问，并自动选择合适的 MCP 工具来检索所需信息。

功能特性

  • 分析本地软件仓库

  • 探索项目结构

  • 识别技术和依赖项

  • 搜索仓库文件和代码

  • 读取特定仓库文件

  • 检查可用的测试

  • 查看 Git 状态

  • 查看 Git 历史

  • 查看 Git 变更

  • 通过对话式 AI 界面提问

  • 自动选择 MCP 工具

Related MCP server: architectos

架构

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

工作原理

  1. 用户提供本地仓库路径。

  2. 用户就仓库提出一个问题。

  3. Groq 处理请求并确定需要哪个 MCP 工具。

  4. MCP 客户端将工具请求发送到 MCP 服务器。

  5. MCP 服务器在本地仓库上执行操作。

  6. 结果返回给 LLM。

  7. LLM 生成简洁的答案。

  8. 答案显示在 Gradio 界面中。

🔧 MCP 工具

DevIntel 目前提供 9 个 MCP 工具：

工具

用途

analyze_repo

常规仓库分析

project_info

项目类型、技术和依赖项

project_structure

仓库文件和文件夹结构

search_repository

搜索文件或代码

read_repository_file

读取特定文件

repository_tests

检查可用的测试

repository_git_status

显示 Git 工作树状态

repository_git_log

查看 Git 历史

repository_git_diff

查看 Git 变更

🛠️ 技术栈

  • Python

  • Groq API

  • GPT-OSS

  • 模型上下文协议（MCP）

  • Gradio

  • AsyncIO

  • python-dotenv

项目结构

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

server.py

包含 MCP 服务器和仓库分析工具。

agent.py

包含命令行 DevIntel 代理和 MCP 客户端逻辑。

ui.py

提供 Gradio 网页界面，并将用户连接到 AI 代理。

安装

克隆仓库：

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

创建虚拟环境：

python -m venv .venv

在 Windows 上激活它：

.venv\Scripts\activate

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

环境变量

创建一个 .env 文件：

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

切勿提交你的 .env 文件。

确保 .gitignore 包含：

.env
.venv/
__pycache__/

运行 DevIntel

命令行

python agent.py

Gradio 界面

python ui.py

然后打开终端中显示的本地 Gradio URL。

示例查询

输入仓库路径后，你可以提问：

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.

示例代理流程

对于：

Show me the project structure.

DevIntel 可能会执行：

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

重要的是 LLM 不会直接访问仓库。它通过可用的 MCP 工具请求信息，而 MCP 服务器执行仓库操作。

目的

DevIntel 演示了如何通过 MCP 将 LLM 连接到开发者工具，从而创建一个智能软件工程助手。

开发者无需手动浏览仓库，而是可以使用自然语言与代码库交互。

未来改进

  • 仓库索引和缓存

  • 代码质量分析

  • 依赖漏洞检测

  • 拉取请求分析

  • 自动测试建议

  • 代码文档生成

  • 支持远程 Git 仓库

  • 更高级的软件架构分析

This server cannot be installed

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd
F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

Resources

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