DSAengine: Rust-Powered Algorithm Intelligence for AI Agents

🚀 dsaEngine

dsaEngine 是一款高性能、确定性的 MCP（模型上下文协议）服务，为 AI 编码 Agent（Cursor、Windsurf、Claude Code、GitHub Copilot 等）提供 142+ 种生产级 DSA 算法。

⚡ 零成本算法顾问

DSAEngine 在你的机器上本地运行，并通过 Model Context Protocol 与你喜爱的编码 Agent 集成：

• ✅ 无 API 调用 — 100% 本地运行，每次使用零成本
• ✅ 142+ 种算法 — 经过分类和索引的最优实现
• ✅ 确定性 — 无随机性，建议结果可重复
• ✅ 7 种 Agent — Cursor、Windsurf、Claude Code、GitHub Copilot、Kiro、Augment、Antigravity
• ✅ 兼容 MCP — 通过 stdio 使用 JSON-RPC，无需托管

工作原理

You ask Cursor: "Find shortest path in weighted graph with negative edges"
        ↓
Cursor sees .cursorrules → "consult DSAEngine first"
        ↓
Cursor calls: dsa_classify("Find shortest path in weighted graph with negative edges")
        ↓
DSAEngine responds: "Bellman-Ford Algorithm, O(V·E), confidence: 0.95"
        ↓
Cursor calls: graphs.bellman_ford(edges, source)
        ↓
DSAEngine returns: Rust code + pseudocode + result
        ↓
Cursor writes optimized code

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1. 安装 DSAEngine

Linux / macOS（Bash）

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sVm19/DSAengine/main/install.sh | bash

Windows（PowerShell）

irm https://raw.githubusercontent.com/sVm19/DSAengine/main/install.ps1 | iex

注意：如果你的平台没有预编译二进制文件，则需要安装 git 和 cargo。

2. 配置你的 Agent

• Cursor：配置指南
• Windsurf：配置指南
• Claude：配置指南

3. 开始编码

让你的 Agent 编写算法 — DSAEngine 会确保算法达到最优。

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📖 142+ 种算法库

分为 13 个类别：

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📖 12 个页面（技能类别）

通过启用 Cargo 功能（--features "arrays graphs"），只加载你需要的内容，让二进制文件保持极小。

功能标志	技能类别	示例
arrays	数组与字符串	两数之和、KMP 搜索、滑动窗口、Kadane 算法
linked_lists	链表	环检测、反转、合并有序链表、相交
stacks_queues	栈与队列	最小栈、有效括号、下一个更大元素、直方图
trees_binary	二叉树	遍历、LCA、序列化、反转、最大路径和
trees_advanced	高级树	Trie、线段树、Fenwick 树、AVL 树、红黑树
graphs	图	Dijkstra、Bellman-Ford、BFS/DFS、MST（Kruskal/Prim）
dynamic_programming	动态规划	找零钱、LCS、编辑距离、背包问题
greedy_algorithms	贪心算法	活动选择、Huffman 编码、跳跃游戏
backtracking	回溯	N 皇后、数独、组合、排列
sorting_searching	排序与搜索	归并排序、快速排序、二分查找
dsa_fundamentals	基础知识	Big-O 分析、双指针、滑动窗口
advanced_topics	高级主题	LRU/LFU 缓存、并查集、布隆过滤器、Trie 自动补全

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🎯 用法

作为 MCP 服务（推荐用于 Agent）

完成配置后，你的 Agent 会自动调用 DSAEngine：

Cursor:
"Write a function to find all connected components in an undirected graph"

→ Cursor calls dsa_classify("connected components undirected graph")

DSAEngine responds:
{
  "algorithm": "Union-Find",
  "confidence": 0.98,
  "time_complexity": "O(α(n))",
  "space_complexity": "O(n)",
  "tool_name": "advanced_topics.union_find",
  "reason": "Optimal for connectivity queries with near-O(1) amortized complexity"
}

→ Cursor calls advanced_topics.union_find(...)

→ You get optimized code

作为 Rust 库

use dsaengine::skills::graphs::dijkstra::Dijkstra;

fn main() {
    let edges = vec![(0, 1, 4), (1, 2, 2), (0, 2, 5)];
    let (distances, paths) = Dijkstra::shortest_path(&edges, 0);
    println!("Shortest distances: {:?}", distances);
}

作为 HTTP API

# Run HTTP server (default: localhost:8000)
dsaengine

# Test:
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/graphs/dijkstra \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{...}'

# Swagger UI: http://localhost:8000/swagger-ui/

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🛠 安装方式

方式 1：Cargo（最简单）

cargo install dsaengine

需要：Rust 1.70+

方式 2：预编译二进制文件

从 GitHub Releases 下载：

• dsaengine（macOS/Linux）
• dsaengine.exe（Windows）
• dsaengine-arm64（macOS Apple Silicon）

方式 3：从源代码构建

git clone https://github.com/yourusername/dsaengine
cd dsaengine
cargo build --release
# Binary: target/release/dsaengine

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🔧 配置指南

• Cursor 配置 — 面向 Cursor 用户的分步指南
• Windsurf 配置 — 面向 Windsurf 用户的分步指南
• Claude Code 配置 — 面向 Claude 用户的分步指南

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📝 命令

# Run MCP stdio server (for agents)
dsaengine --mcp

# Run HTTP web server (for API/testing)
dsaengine

# Generate rules files for agents
dsaengine --install

# Show help
dsaengine --help

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🧠 使用场景

✅ 选择最优算法

让 Cursor/Windsurf 解决算法问题 — DSAEngine 会确保采用最优方案。

✅ 确定性建议

无随机性、无大模型幻觉 — 纯粹基于关键词匹配算法。

✅ 从 O(n) 优化到 O(log n)

自动发现暴力解法，并建议更优的替代方案。

✅ 零 API 费用

完全在本地运行，不调用外部 API，也没有速率限制。

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📊 性能

指标	数值
二进制文件大小	约 25 MB（release 构建）
启动时间	<100ms
推荐延迟	<5ms
内存占用	运行时约 50 MB
可用算法	142+

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🤝 参与贡献

欢迎为 DSAEngine 贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。