源智者

Name: 源智者
Author: sarathsp06

作者：sarathsp067 星标更新：2025-03-24

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

SourceSage: 高效的代码记忆系统用于LLM

SourceSage 是一个MCP（模型上下文协议）服务器，它能够高效地记住代码库的关键方面——逻辑、风格和标准，并允许动态更新和快速检索。它设计为语言无关，利用LLM对多种语言代码的理解能力。

特性

语言无关：适用于LLM理解的任何编程语言
知识图谱存储：高效存储代码实体、关系、模式和风格惯例
LLM驱动分析：依赖于LLM来分析代码并提供见解
令牌效率存储：优化最小令牌使用同时最大化内存容量
增量更新：当代码更改时更新知识而不进行冗余存储
快速检索：实现相关信息的快速准确检索

工作原理

SourceSage 使用一种新颖的方法：

LLM 分析代码文件（任何语言）
LLM 使用MCP工具注册实体、关系、模式和风格惯例
SourceSage 将此知识存储在一个令牌效率高的图结构中
当需要时，LLM 可以查询此知识

这种方法利用了LLM内在的语言理解能力，而将MCP服务器集中在高效的内存管理上。

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/sourcesage.git
cd sourcesage

# 安装包
pip install -e .

使用方法

运行MCP服务器

# 运行服务器
sourcesage

# 或者直接从仓库运行
python -m sourcesage.mcp_server

连接到Claude桌面版

打开Claude桌面版
前往设置 > 开发者 > 编辑配置
在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

如果你已安装该包：

{
  "mcpServers": {
    "sourcesage": {
      "command": "sourcesage",
      "args": []
    }
  }
}

如果你是从本地目录运行而不安装：

{
  "sourcesage": {
      "command": "uv", 
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/sourcesage",
        "run",
        "main.py"
      ]
    },
}

重启Claude桌面版

可用工具

SourceSage 提供以下MCP工具：

register_entity：在知识图谱中注册一个代码实体

输入：
  - name: 实体名称（例如类名、函数名）
  - entity_type: 实体类型（类、函数、模块等）
  - summary: 实体的简要描述
  - signature: 实体签名（可选）
  - language: 编程语言（可选）
  - observations: 关于实体的观察列表（可选）
  - metadata: 额外元数据（可选）
输出：带有实体ID的确认消息

register_relationship：注册实体之间的关系

输入：
  - from_entity: 源实体名称
  - to_entity: 目标实体名称
  - relationship_type: 关系类型（调用、继承、导入等）
  - metadata: 额外元数据（可选）
输出：带有关系ID的确认消息

register_pattern：注册一个代码模式

输入：
  - name: 模式的名称
  - description: 模式的描述
  - language: 编程语言（可选）
  - example: 展示该模式的示例代码（可选）
  - metadata: 额外元数据（可选）
输出：带有模式ID的确认消息

register_style_convention：注册一个编码风格惯例

输入：
  - name: 规定的名称
  - description: 规定的描述
  - language: 编程语言（可选）
  - examples: 展示该规定的代码片段示例（可选）
  - metadata: 额外元数据（可选）
输出：带有规定ID的确认消息

add_entity_observation：向实体添加一个观察

输入：
  - entity_name: 实体名称
  - observation: 要添加的观察
输出：确认消息

query_entities：查询知识图谱中的实体

输入：
  - entity_type: 按实体类型过滤（可选）
  - language: 按编程语言过滤（可选）
  - name_pattern: 按名称模式过滤（正则表达式，可选）
  - limit: 返回结果的最大数量（可选）
输出：匹配的实体列表

get_entity_details：获取实体的详细信息

输入：
  - entity_name: 实体名称
输出：关于实体的详细信息

query_patterns：查询知识图谱中的代码模式

输入：
  - language: 按编程语言过滤（可选）
  - pattern_name: 按模式名称过滤（可选）
输出：匹配的模式列表

query_style_conventions：查询编码风格惯例

输入：
  - language: 按编程语言过滤（可选）
  - convention_name: 按惯例名称过滤（可选）
输出：匹配的风格惯例列表

get_knowledge_statistics：获取知识图谱的统计信息
```
输入：无
输出：关于知识图谱的统计信息
```
clear_knowledge：清除图谱中的所有知识
```
输入：无
输出：确认消息
```

示例工作流程与Claude

分析代码：请求Claude分析你的代码文件

"请分析这个Python文件并注册关键实体和关系。"

注册实体：Claude将使用register_entity工具存储代码实体
```
"我将在文件中注册主类。"
```
注册关系：Claude将使用register_relationship工具存储关系
```
"我将在这些类之间注册继承关系。"
```

查询知识：稍后，询问Claude有关你的代码库的信息

"我的代码库中定义了哪些类？"
"显示User类的详细信息。"
"User和Profile类之间的关系是什么？"

获取编码模式：询问Claude有关编码模式的信息

"我的代码库中使用了哪些设计模式？"
"展示我在代码中使用的工厂模式示例。"

它的不同之处

与传统的代码分析工具不同，SourceSage：

利用LLM理解能力：使用LLM跨语言理解代码语义的能力
存储语义知识：专注于意义和关系，而不仅仅是语法
语言无关：适用于LLM理解的任何编程语言
优化令牌效率：以最小化令牌使用的方式存储知识
随着LLM能力进化：随着LLM的进步，代码理解也会提高

贡献

欢迎贡献！请随时提交Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情见LICENSE文件。