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无缝整合传统代码库与AI语言模型的高效工具。 核心内容: 1. MCP-Repo2LLM的设计理念与功能概览 2. 针对代码仓库与LLM交互的核心问题解决方案 3. 安装方法与核心工具功能介绍
 
                                https://github.com/crisschan/mcp-repo2llm
mcp-repo2llm 是一个 MCP 服务器,专门将代码仓库转化为适合大语言模型(LLM)处理的高效格式。它是一个强大的工具,能够无缝连接传统代码库与现代 AI 语言模型,帮助开发者更好地利用人工智能技术。这款工具是在 RepoToTextForLLMs 的基础上开发的,后者提供了将代码仓库转换为 LLM 可读格式的核心功能。
随着人工智能和大语言模型(LLM)在软件开发中的重要性日益提升,如何让这些模型更好地理解我们的代码库成为一个迫切需求。传统的代码仓库结构并非为 LLM 优化设计,这会导致在使用 AI 工具进行代码分析或生成时效果不佳,难以充分发挥其潜力。
这个项目致力于解决以下几个关键难题:
通过 uv 安装 mcp-repo2llm 的步骤如下:
"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"
      }
    }
repo_url(字符串):GitLab 仓库的 URLbranch(字符串):分支名称,默认值为 masterrepo_url(字符串):GitHub 仓库的 URLbranch(字符串):分支名称,默认值为 masterrepo_url(字符串):本地仓库的路径53AI,企业落地大模型首选服务商
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