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代码智能语义搜索代码分析AI编程助手上下文检索

项目简介

Open Aware 是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的远程服务器，旨在为AI助手提供强大的代码智能功能。它能够语义化地理解代码、文档，并跨多个代码仓库进行深度分析和检索。通过将复杂的代码理解能力抽象为可调用的工具，Open Aware 帮助AI助手更好地理解和处理与代码相关的任务，如上下文检索、深度研究和问题分析，从而提升AI在软件开发辅助领域的表现。

主要功能点

  • 上下文检索 ('get_context'): 通过先进的语义搜索技术，在指定的一个或多个代码库中快速找到相关的代码片段和文档。支持按语言（如 Python, JavaScript）过滤结果，并智能排序，确保返回高度相关的代码信息。
  • 深度研究 ('deep_research'): 作为一个智能的深度上下文代理，它能够分析代码的结构、设计模式和模块间的关系。这使得AI助手可以回答关于代码库的复杂查询，提供架构洞察、功能实现规划以及对现有代码的深入理解。
  • 深度问题分析 ('issues'): 专注于代码质量和潜在问题发现。该工具可以接收代码差异（diff），并对其进行分析，识别可能引入的破坏性变更、性能问题或安全隐患，帮助开发者在合并代码前做出明智决策。
  • 持续更新: Open Aware 每日索引所有支持的代码仓库的最新变化，确保其提供的代码智能和上下文信息始终是最新的，避免基于过时数据进行决策。
  • 跨仓库智能: 具备在多个代码仓库之间进行查询和分析的能力，对于处理分布式系统或依赖复杂的项目尤为有用。

安装步骤

Open Aware 作为一项托管服务（远程MCP服务器），您无需在本地进行复杂的服务器部署和安装。它通过网络端点提供服务。您只需将它集成到您的MCP兼容AI客户端或开发环境中即可。

服务器配置

为了将Open Aware服务集成到您的MCP兼容AI助手或开发环境中，您需要配置您的MCP客户端，使其能够连接到Open Aware的远程服务。以下是根据Open Aware仓库信息生成的标准配置示例，此配置将被您的MCP客户端使用：

{
  "open-aware": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "mcp-remote",
      "https://open-aware.qodo.ai/mcp/"
    ]
  }
}
  • '"open-aware"'：这是您的MCP客户端中服务器的自定义名称，您可以根据需要进行修改。
  • '"command": "npx"'：指定了用于执行Node.js包的命令。在这里，它是用来启动一个MCP远程代理。
  • '"args": ["mcp-remote", "https://open-aware.qodo.ai/mcp/"]'：这些是传递给'npx'命令的参数。其中，'mcp-remote'是一个实用工具，它负责建立与远程MCP服务的连接；'https://open-aware.qodo.ai/mcp/' 则是Open Aware MCP服务的公共网络端点URL。

您的MCP客户端将使用这些配置信息来建立与Open Aware的连接，从而能够调用Open Aware提供的各种代码智能工具。

基本使用方法

一旦您的MCP客户端配置完成并成功连接到Open Aware服务，您就可以通过您的AI助手，以自然语言或结构化的方式调用其提供的强大工具。

  • 引导AI助手使用Open Aware进行通用查询: 当您希望AI助手利用Open Aware的能力来回答问题时，可以使用以下提示： '使用 open-aware 来: <您的查询>'

  • 明确调用特定工具: 如果您需要AI助手执行特定的任务，可以直接指定Open Aware的工具：

    • 进行深度研究: '使用 deep-research 来: <您的查询>'
    • 获取上下文信息: '使用 get-context 来: <您的查询>'

  • 指定代码仓库进行搜索和分析: 在查询中，您可以指定一个或多个具体的代码仓库，让Open Aware将分析范围限定在这些仓库中： '使用 open-aware 来: <您的查询> repositories = ["<ORG/REPO_NAME>", "<ORG/REPO_NAME>", ...]'

  • AI助手内部处理的工具调用示例: 当您向AI助手提出一个问题，例如“查找关于认证中间件的代码实现”，您的AI助手可能会在内部将其解析并转换为以下MCP工具调用格式，然后发送给Open Aware服务器：

    {
  "tool": "get_context",
  "parameters": {
    "query": "authentication middleware implementation",
    "repositories": ["backend/api", "frontend/app"],
    "language": ["python", "typescript"],
    "max_results": 10
  }
}

    Open Aware服务器将执行这个查询，并将详细的结果返回给您的AI助手。

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AI与计算

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