MCP-Repo2LLM - MCP服务,MCP服务器,MCP教程

基本能力

产品定位

mcp-repo2llm 是一个专为开发者和 AI 研究人员设计的工具,旨在将代码仓库转换为适合大型语言模型(LLM)处理的格式,从而提升 AI 工具在代码分析和生成中的效果。

核心功能

  • 智能仓库扫描:智能处理整个代码库,保持结构完整性。
  • 上下文保留:保留代码文件间的重要上下文信息和关系。
  • 多语言支持:支持多种编程语言,并针对每种语言进行优化。
  • 元数据增强:为代码添加相关元数据,以提升 LLM 的理解能力。
  • 高效处理:优化资源使用,适合处理大型代码仓库。

适用场景

  • 开发者希望将代码仓库输入到 LLM 中进行代码分析或生成。
  • AI 研究人员需要优化代码仓库的输入格式以提升模型效果。
  • 团队希望自动化处理多语言代码仓库,以便于 AI 工具的统一处理。

工具列表

  • get_gitlab_repo:从 GitLab 仓库分支获取代码并转换为文本。
  • 输入:repo_url(GitLab 仓库 URL)、branch(分支名,默认为 master)。
  • 输出:仓库的所有信息和结构文本。

  • get_github_repo:从 GitHub 仓库分支获取代码并转换为文本。

  • 输入:repo_url(GitHub 仓库 URL)、branch(分支名,默认为 master)。
  • 输出:仓库的所有信息和结构文本。

  • get_local_repo:从本地 Git 仓库获取代码并转换为文本。

  • 输入:repo_url(本地仓库路径)。
  • 输出:仓库的所有信息和结构文本。

使用教程

使用依赖

安装前需确保已安装 uv 工具,并配置好 GITHUB_TOKENGITLAB_TOKEN 环境变量。

安装教程

通过 uv 安装 mcp-repo2llm:

bash
uv run --with mcp[cli] --with-editable /mcp-repo2llm mcp run /mcp-repo2llm/mcp-repo2llm-server.py

环境变量配置示例:

bash
export GITHUB_TOKEN="your-github-token"
export GITLAB_TOKEN="your-gitlab-token"

调试方式

安装完成后,可以通过以下命令测试工具功能:

```bash

测试 GitLab 仓库处理

uv run --with mcp[cli] mcp-repo2llm get_gitlab_repo --repo_url "https://gitlab.com/your/repo" --branch "master"

测试 GitHub 仓库处理

uv run --with mcp[cli] mcp-repo2llm get_github_repo --repo_url "https://github.com/your/repo" --branch "main"

测试本地仓库处理

uv run --with mcp[cli] mcp-repo2llm get_local_repo --repo_url "/path/to/your/local/repo"
```

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2025-4-29 17:00:28

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Django Migrations MCP Service - MCP服务,MCP服务器,MCP教程

2025-4-29 17:00:37

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