mcpField
M
Mcp Repo2llm Server

Mcp Repo2llm Server

本地服务
github.com/crisschan开发工具1184 周前更新

关于 Mcp Repo2llm Server

Mcp Repo2llm Server 将 GitHub、GitLab 和本地代码仓库转换为适合大模型处理的结构化文本,面向 AI 辅助代码分析与生成,并保留跨文件上下文。

主要功能

  1. 01扫描代码仓库内容
  2. 02保留代码结构与上下文
  3. 03支持多种编程语言
  4. 04补充大模型处理所需元数据
  5. 05处理 GitHub、GitLab 和本地仓库

适用场景

  1. 01准备供大模型分析的代码仓库
  2. 02为 AI 生成提供代码库上下文

MCP 相关

该 MCP 服务提供工具,可将 GitHub、GitLab 或本地路径中的仓库内容作为文本返回。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MCP-Repo2LLM

概述

mcp-repo2llm 是一款 MCP 服务,可将代码仓库转换为适合大模型的格式。 这是一款强大的工具,可将代码仓库转换为适合大模型的格式,弥合传统代码库与现代 AI 语言模型之间的鸿沟。 此仓库基于 RepoToTextForLLMs,该项目提供了将代码仓库转换为大模型可读格式的核心功能。

动机

随着 AI 和大语言模型(LLM)在软件开发中的重要性日益提升,我们越来越需要有效地将代码库传达给这些模型。传统代码仓库并未针对大模型处理进行优化,因此使用 AI 工具分析和生成代码时,可能无法获得理想的结果。

解决的问题

此项目解决了多个关键挑战:

  • 使用大模型处理大型代码库的难题
  • 将代码输入 AI 模型时,上下文和结构信息的丢失
  • 仓库元数据和文档处理效率低下
  • 不同编程语言之间的格式不一致

主要功能

  • 智能仓库扫描:智能处理整个代码库,同时保持结构完整性
  • 保留上下文:保留重要的上下文信息以及代码文件之间的关系
  • 多语言支持:支持各种编程语言,并针对不同语言进行优化
  • 增强元数据:为代码补充相关元数据,以便大模型更好地理解
  • 高效处理:针对大型仓库进行优化,尽量减少资源使用

安装

使用 uv 安装 mcp-repo2llm:

"mcp-repo2llm-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with-editable",
        "/mcp-repo2llm",
        "mcp",
        "run",
        "/mcp-repo2llm/mcp-repo2llm-server.py"
      ],
      "env":{
          "GITHUB_TOKEN":"your-github-token",
          "GITLAB_TOKEN":"your-gitlab-token"
      }
    }

GITHUB_TOKEN:你的 GitHub 令牌 GITLAB_TOKEN:你的 GitLab 令牌

工具

get_gitlab_repo
  • 将 GitLab 仓库分支中的代码处理并以文本形式返回
  • 输入:
    • repo_url(string):GitLab 仓库 URL
    • branch(string):分支名称,默认为 master
  • 返回(string):以文本形式返回项目的所有信息和结构
get_github_repo
  • 将 GitHub 仓库分支中的代码处理并以文本形式返回
  • 输入:
    • repo_url(string):GitHub 仓库 URL
    • branch(string):分支名称,默认为 master
  • 返回(string):以文本形式返回项目的所有信息和结构
get_local_repo
  • 将 GitLab 仓库分支中的代码处理并以文本形式返回
  • 输入:
    • repo_url(string):仓库路径
  • 返回(string):以文本形式返回项目的所有信息和结构

评论

支持 Markdown

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。