Sourcesage

🚀 SourceSage：大規模言語モデル（LLM）の効率的なコードメモリ

SourceSageは、大規模言語モデル（LLM）がコードライブラリの重要な情報を効率的に理解し、記憶するのを支援するツールです。

🚀 クイックスタート

SourceSageは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、大規模言語モデル（LLM）がコードライブラリの重要な情報を効率的に理解し、記憶するのを支援します。複数のプログラミング言語をサポートし、コードの意味論、エンティティ、およびそれらの関係の保存と検索に特化しています。

✨ 主な機能

1. LLMの理解能力を活用：SourceSageは、LLMによるコードの意味論の理解を活用し、複数のプログラミング言語を処理できます。
2. 意味論的知識の保存：従来のコード分析ツールとは異なり、SourceSageはコードの意味論とエンティティ間の関係の保存に特化しています。
3. 言語中立性：LLMが理解できる任意のプログラミング言語をサポートします。
4. 保存効率の最適化：効率的な保存メカニズムを採用し、トークンの使用量を最小限に抑えます。
5. LLM技術の進歩に追随：LLMの能力が向上するにつれて、SourceSageもコードの理解と分析を改善します。

📦 インストール

インストール方法

1. リポジトリをクローン：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   cd source-sage
   

2. サーバーを起動：

   python3 -m sourcesage.server
   

💻 使用例

基本的な使用法

コードの分析

"このPythonファイルを分析し、重要なエンティティと関係を登録してください。"

エンティティの登録

"このファイルのメインクラスを登録します。"

知識のクエリ

• コードライブラリに定義されているクラスのリストを取得：

"私のコードライブラリにはどのようなクラスがありますか？"

• 特定のクラスの詳細情報を表示：

" `User` クラスの詳細情報を表示してください。"

コーディングパターンの取得

"私のコードライブラリで使用されているデザインパターンを教えてください。"

高度な使用法

エンティティの登録と関係の記録

"これらのクラス間の継承関係を記録します。"

🔧 技術詳細

核心機能モジュール

1. エンティティの登録：
   • register_entity：コード内の重要なエンティティ（クラス、関数など）を保存するために使用されます。
   • register_relationship：エンティティ間の関係（継承、依存など）を記録するために使用されます。
2. 知識のクエリ：
   • query_entities：言語、名前パターン、またはその他の条件に基づいてエンティティをクエリします。
   • get_entity_details：特定のエンティティの詳細情報を取得します。
   • query_patterns：プログラミング言語またはパターン名でコードパターンをクエリします。
   • query_style_conventions：プログラミング言語または規約名でコーディングスタイルをクエリします。
3. 統計とクリーンアップ：
   • get_knowledge_statistics：知識グラフの統計データを取得します。
   • clear_knowledge：保存されているすべての知識をクリアします。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMIT Licenseの下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。