Tracesearch MCP

🚀 基于large - text - viewerのtrace分析ツール

このツールは、テキスト検索バックエンドを好みに応じて交換できます。例えば、rigrepやコマンドラインのgrepを使用することができます。

現在、2種類の使用方法がサポートされています：

• Trae Skillモード（推奨）：.trae/skills/large - text - searcher/に位置し、Traeと深く統合されています。
• MCPサーバーモード：従来のMCPプロトコルをサポートし、KiroなどのIDEと互換性があります。

詳細な移行ガイドについては、MIGRATION_GUIDE.mdを参照してください。

search_strategy.mdとtrace_format.mdには、独自のtrace形式を使用する必要があります。

⚠️ 重要な注意

AIの思考は単純で、機械的な作業を代行してくれるか、時々のひらめきを期待する程度です。 したがって、流れ作業や標準化されたtrace検索方法を検討する必要があります。AIはあなた自身の認識を超えたことはできません。 単純なアルゴリズムではAIの性能は良好ですが、複雑なアルゴリズムでは大量のトークンを消費し、性能も必ずしも良くない場合があります。この点については、自分で多くのデバッグが必要です。 技術交流については、vx baserker2に加え、備考を付けてください。

[+] 新機能：検索結果が100個を超えると結果は意味がなくなるため、直接MCPでブロックし、モデルに再検索方法を考えさせ、トークンを無駄にせず、結果を見る手間も省きます。 [+] 新機能：プロンプトを要約してskillに配置します。 [+] 魔数事前処理の機能を追加しました。 //pyberchefを組み込む

think //異なるモデルはAPIの使用において異なる好みがあります。claudeはcontextの使用が好きで、geminiは正規表現の使用が好きですが、どちらも「add a,c,b」のような検索命令はあまり好きではありません。 //思考の輪数が増えると、動作が変異することがあります。例えば、geminiは指定されたMCPの正規表現を回避してgrepを使用するようになります。 //現在のモデルは行の相対関係を理解していません。例えば、2回連続で検索した場合、この2回の間で比較することができません。 //形式の問題で、現在st____ /ld____と命令操作が2行に分かれています。これにより、AIが検索する際に1輪の検索が無駄になり、場合によっては迷子になることもあります。st__と命令を1行にまとめることで解決できますが、読みやすさが犠牲になります。string__についても同様です。funcall？ //MCPからAIへの返信にもヒントを与えることができます。例えば、10回の検索後にAIにまとめるように促すことができます。 //Python層でAIの自由な行動を制限する必要があるようです。一部のパラメータはAIに使用させない方が良いです。これにより、極端な思考に陥る可能性があります。 //AI自身の能力が大きく影響します。下手なAIは単に探し続けるだけで、優れたAIは明文から正逆両方向の推測を行い、memcpyなどの情報を利用することができます。 //魔数検索などの補助機能を追加し、モデルに特定の場所に暗号化アルゴリズムがあることを知らせるか、出現したすべてのlibc関数を列挙し、AIに全体像を把握させます。 //IDA MCPを提供し、モデルが逆アセンブリコードから局所的な情報を取得できるようにします。 //Unidbg MCPを追加し、モデルがUnidbgを通じてアルゴリズムを分析し、シミュレートできるようにします。 //AIにどの検索方法が不適切であるかを伝えます。

    {
      "context": 5,
      "file_path": "/Users/teng/PycharmProjects/pythonProject/shopee_proj/log/record_00.txt",
      "max_results": 10,
      "pattern": "704da53700"
    }
    このような検索結果は極めて偏りやすいため、max_resultsはAIに操作させず、AIは結果のみを取得することができます。
    この場合、find_prevとfind_nextを提供することができますか？ これは再び汚染の問題に戻ります。

//TODO contextで小範囲の逆汚染を提供し、contextの品質を向上させますが、これは形式に影響を与えます。どのように互換性を持たせるか？ //後段をアップグレードし、search_textに行範囲のフィルタリングを追加します。 //ブックマーク機能を追加し、モデルがある行からある行までの役割をマークし、一部の範囲を無効としてマークし、フィルタリング結果に影響を与えることができます。 //表示する行の長さに制限を設け、contextを無駄に消費しないようにします。 //TODO 一般的な暗号化アルゴリズム（魔数なし）の識別と処理方法 //モデルがAPIを使用する際の好みの問題について、モデルに理解させるためにサンプルを実行してみます。