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Prode

Prode

本地服务
github.com/CuriousBox-AI开发工具662 周前更新

关于 Prode

ProdE 是托管式 MCP 服务,为编码助手提供已索引代码库的上下文,也支持跨多个代码库提问,面向维护多仓库和微服务的开发者。

主要功能

  1. 01查询单个或多个代码库
  2. 02获取代码库信息
  3. 03分析项目结构和模式
  4. 04基于令牌的身份验证
  5. 05以只读方式访问代码库

适用场景

  1. 01了解跨代码库的服务流程
  2. 02查找内部 API 定义和用法
  3. 03评估跨代码库重构的影响
  4. 04排查跨服务的数据流

MCP 相关

ProdE 向 MCP 客户端提供代码库查询和代码库问答工具,可跨所有已连接的代码库查询。客户端使用身份验证令牌连接其服务。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ProdE": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote"
]
}
}
}
启动命令npx -y mcp-remote

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-remote

工具

11

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
session_idany否用于归组工作的 MCP session ID。首次调用时留空;响应会在 prode_message 中返回 session_id。之后每次调用工具时都传入同一个 ID,以便将整个序列归为同一项工作。

详细介绍

ProdE MCP Server

ProdE |文档 | 首月免费使用所有 ProdE 功能

‘ProdE 是一个上下文层,可帮助 Cursor、Copilot、Windsurf 等 AI 编码 Agent 理解多仓库和微服务代码库,从而消除幻觉并减少错误。’

什么是 ProdE MCP Server?

ProdE MCP Server 通过深入理解代码仓库,在代码库与 AI 编码助手之间搭建桥梁。您无需再依赖通用代码建议,而是可以获得理解特定项目结构、模式以及多个代码库历史的 AI 回复。

主要功能

  • 跨仓库洞察:同时查询多个代码库
  • 提高 AI 准确性:AI 能够理解项目结构和模式
  • 理解代码上下文:AI 助手基于您的实际代码库提供帮助,而非通用示例
  • 安全集成:基于令牌的身份验证与加密通信
  • 广泛兼容工具:支持 8 款以上热门编码助手和编辑器

使用场景

1. 多仓库入职与系统理解

示例:新开发者加入团队,需要了解用户身份验证如何在前端、后端和移动端的 15 个以上微服务中流转。

ProdE 的功能:同时分析知识层所有代码仓库中的身份验证模式,提供完整的跨服务身份验证流程说明。

2. 跨仓库 API 集成发现

示例:您正在构建一项需要集成分散在不同团队代码仓库中的内部 API 的功能,但文档已经过时或缺失。

ProdE 的功能:通过一次查询,搜索所有已连接的代码仓库,查找最新的 API 定义、实际使用示例以及多个服务中的集成模式。

3. 重构的多仓库影响分析

示例:您需要重构一个在 20 个以上代码仓库中使用的共享工具库,同时希望了解所有使用模式和潜在的破坏性变更。

ProdE 的功能:同时分析所有代码仓库中的使用模式,找出可能受变更影响的每个实现、依赖项和相似代码。

4. 分布式系统错误调查

示例:生产问题涉及多个服务(payment-service、user-service、notification-service、audit-service)中的数据流,您需要追踪完整的请求生命周期。

ProdE 的功能:关联所有相关代码仓库,梳理整个分布式系统中的完整数据流、错误处理和日志记录模式。

5. 跨项目架构模式分析

示例:您正在为新服务实现缓存,并希望了解团队在不同项目中成功使用过的缓存策略、配置和模式。

ProdE 的功能:分析知识层所有代码仓库中的缓存实现,展示整个代码库生态系统中经过验证的模式、配置示例和架构决策。

可用工具

ProdE MCP server 提供以下工具:

  • get_all_repositories - 获取知识层中所有代码仓库的信息
  • ask_specific_codebase - 针对特定代码仓库/代码库提问
  • ask_all_codebases - 针对所有代码仓库提问

支持的编码助手

工具协议配置文件状态
Cursorstreamable-http、deeplink~/.cursor/mcp.json✅ 已支持
Clinestreamable-httpcline_mcp_settings.json✅ 已支持
VS Code (GitHub Copilot)streamable-http.vscode/mcp.json✅ 已支持
WindsurfSSE~/.codeium/windsurf/mcp_config.json✅ 已支持
Augment Codecommand-basedsettings.json✅ 已支持
RooCodestreamable-httpmcp_settings.json✅ 已支持
Gemini CLIHTTP URL~/.gemini/settings.json✅ 已支持
OpenHandsstdioMCP 配置界面✅ 已支持(仅限本地)

快速入门

1. 连接 Git 提供商
  1. 注册 ProdE 账户
  2. 连接你的 Git 提供商:
    • GitHub ✅ 已支持
    • Bitbucket ✅ 已支持
    • GitLab 🚧 即将推出
  3. 授权 ProdE 以只读方式访问你的代码仓库
2. 将代码仓库添加到知识层
  1. 浏览可用的代码仓库
  2. 选择要添加到知识层的代码仓库
  3. ProdE 将分析并索引你选定的代码库,以便进行上下文理解
3. 获取 MCP 身份验证令牌
  1. 前往控制面板中的 MCP Settings
  2. 复制身份验证令牌
  3. 使用此令牌将编码助手连接到 ProdE MCP 服务
4. 选择集成方式

从上方支持的工具中选择你偏好的编码助手,并按照对应的设置说明操作。

配置示例

Cursor(推荐 — 一键设置)

选项 A:深度链接(自动) 只需点击 ProdE 控制面板中的“Connect with Cursor”按钮,即可自动完成设置。

选项 B:手动配置

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "note": "The mcp server provides codebase understanding by prode.",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      }
    }
  }
}
VS Code 搭配 GitHub Copilot

在项目根目录中创建 .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      }
    }
  }
}
Cline

创建 cline_mcp_settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "name": "Prode Codebase Understanding",
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "note": "The mcp server provides codebase understanding by prode.",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      },
      "alwaysAllow": ["get_all_repositories", "ask_specific_codebase", "ask_all_codebases"],
      "disabled": false
    }
  }
}
Windsurf

创建 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
        "--header",
        "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      ]
    }
  }
}
OpenHands(仅限本地)

在 OpenHands 设置中的 MCP 配置中添加:

{
  "sse_servers": [],
  "stdio_servers": [
    {
      "name": "prode-codebase-understanding",
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
        "--header",
        "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      ],
      "env": {}
    }
  ],
  "shttp_servers": []
}

前提条件

所有集成
  • 拥有有效的 ProdE 账户,且知识层中已添加代码仓库
  • 从 ProdE 控制面板获取有效的身份验证令牌

支持

许可证

本项目采用 ProdE 指定的条款授权。请参阅 许可证


准备好提升你的编码体验了吗? 立即注册 ProdE,并将你的第一个代码仓库连接到知识层。


MCP 徽章

smithery 徽章

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。