项目简介

KODEGEN.ᴀɪ (Model Context Protocol) 是一个高性能的 Rust 原生 MCP 服务器，专为 LLM（大型语言模型）自动代码生成而设计。它提供了一套全面且高度优化的工具集，以标准化方式向 LLM 客户端提供上下文信息和功能，帮助 LLM 实现专业、自主且高质量的代码生成。

主要功能点

丰富多样的编程工具： 包含 75 种为代码生成工作流深度优化的工具，涵盖文件系统操作（如读写大文件、搜索代码库）、Git 版本控制（初始化、克隆、分支、提交、合并等）、终端命令执行（完全 VT100 伪终端会话）、Web 抓取与搜索，以及 GitHub API 集成（管理 issue、PR、评论等）。
Prompt 模板管理： 支持创建和管理可重用的 Prompt 模板，使用 Jinja2 渲染和 Schema 验证，帮助标准化 LLM 指令。
AI Agent 编排： 支持 N 深度 Agent 委托，允许创建分层的、协作的 Agent 结构，例如生成专门的子 Agent 进行深入研究或并行分析。
上下文效率优化： 所有工具都经过优化，旨在提高执行速度和上下文效率，从而降低代码生成成本并加快开发流程。
LLM 可观测性： 内置工具使用跟踪和性能分析功能，支持 LLM 的自我改进。
多传输协议支持： 通过守护进程 'kodegend' 支持 SSE (Server-Sent Events) 等多种传输协议，与 MCP 客户端进行高效通信。

安装步骤

KODEGEN.ᴀɪ 提供了便捷的一键安装脚本，或可手动从源代码构建。

一键安装（推荐）： 在终端运行以下命令：

curl -fsSL https://kodegen.ai/install | sh

此脚本将自动安装 Rust nightly 版本、编译并安装 'kodegen' 二进制文件，并自动配置已检测到的 MCP 客户端（如 Claude Desktop, Windsurf, Cursor, Zed, Roo Code）。

手动安装：

克隆仓库：'git clone https://github.com/cyrup-ai/kodegen && cd kodegen'
运行安装脚本：'./install.sh' 此脚本将编译并安装 'kodegen' MCP 服务器和 'kodegend' 守护进程，并自动配置已检测到的 MCP 客户端。

服务器配置

KODEGEN.ᴀɪ 服务器通过 JSON-RPC 协议与 MCP 客户端通信。以下是如何配置流行的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）以连接到 KODEGEN.ᴀɪ 服务器的示例。

Claude Desktop 配置示例 ('~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json'): 请在 'mcpServers' 部分添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "kodegen": {
      "command": "kodegen",
      "args": ["--tools", "filesystem,terminal,citescrape"]
    }
  }
}

配置说明：

'"kodegen"': 这是您在 MCP 客户端中为此服务器指定的名称。
'"command": "kodegen"': 指定启动 KODEGEN.ᴀɪ 服务器的可执行文件路径。如果 'kodegen' 已在系统 PATH 中，可以直接使用 'kodegen'。
'"args": [...]': 传递给 'kodegen' 服务器的启动参数列表。
- '"--tools", "filesystem,terminal,citescrape"': 这是一个可选参数，用于指定您希望启用的工具类别。您可以根据项目需求选择性地启用工具，以优化服务器性能和资源使用。
- 可用的工具类别包括：
  - 'filesystem': 文件系统操作工具（例如 'read_file', 'write_file'）
  - 'terminal': 终端和进程管理工具（例如 'start_terminal_command'）
  - 'process': 进程管理工具
  - 'sequential_thinking': 用于推理链的工具
  - 'claude_agent': 用于编排子 AI Agent 的工具
  - 'citescrape': 网页抓取和搜索工具
  - 'prompt': Prompt 模板管理工具
  - 'introspection': 可观测性和诊断工具
  - 'git': Git 仓库操作工具（例如 'git_commit', 'git_branch_create'）
  - 'github': GitHub API 集成工具
  - 'config': 服务器配置管理工具
- 注意： 如果您不提供 '--tools' 或 '--tool' 参数，所有已编译的工具类别将默认启用。

基本使用方法

一旦 KODEGEN.ᴀɪ 服务器安装并配置到您的 MCP 客户端中，您的 LLM 客户端就可以通过发送 JSON-RPC 请求来调用其提供的工具。

示例：读取文件内容 LLM 客户端可以发送类似以下的 JSON-RPC 请求：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call_tool",
  "params": {
    "tool_name": "read_file",
    "tool_args": {
      "file_path": "src/main.rs",
      "offset": 0,
      "limit": 100
    }
  },
  "id": 1
}

服务器将执行 'read_file' 工具，并向客户端返回文件中指定部分的内容。

示例：在终端中执行命令 LLM 客户端可以发送类似以下的 JSON-RPC 请求：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call_tool",
  "params": {
    "tool_name": "start_terminal_command",
    "tool_args": {
      "command": "cargo build --release",
      "working_directory": "."
    }
  },
  "id": 2
}

服务器将在后台启动终端命令。LLM 客户端随后可以调用 'read_terminal_output' 等工具来获取该命令的输出结果。

通过这些工具，LLM 能够直接与您的开发环境互动，执行复杂的编程和开发任务，从而实现更高效和自主的软件开发流程。

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服务器配置

基本使用方法

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