Consult Llm MCP

  <這裡是對問題的詳細解釋>

  諮詢大語言模型以獲取幫助，使用Gemini

⏺ 我明白問題所在了！問題在於前端試圖使用“isn't”的提示，但服務器生成的是“isn't it”（完整短語）的提示。這是前端文本分割方式與服務器生成提示方式之間的不匹配。

  讓我諮詢大語言模型以解決這個分割不匹配的問題。

⏺ Write(hint-segmentation-issue.md)
  ⎿  已向hint-segmentation-issue.md寫入53行
     # 提示分割不匹配問題
     ## 問題描述
     前端對可點擊單詞的文本分割方式與後端生成提示的方式不匹配。當分割不完全匹配時，會導致提示解鎖失敗。
     ## 示例情況
     **原始文本**："Hello! Nice weather, isn't it?"
     … +43行 (按ctrl+r展開)

⏺ consult-llm:consult_llm (MCP)(model: "gemini-2.5-pro", files: ["/project/hint -segmentation-issue.md","/project/web/src/components/HintsText.tsx","/project/web/src/utils/hints.ts","/project/server/src/routes/public/hints.ts","/project/server/src/llm/hints.ts"])
  ⎿ 對問題的出色分析。已正確識別出根本原因：`HintsText.tsx`中的`handleConfirmGenerateHints`函數存在競態條件。在`await generateHints()`之後，組件狀態在後臺更新，但函數繼續使用陳舊的`activeSegment`變量執行，導致它請求的是較小文本段（例如“isn't”）的提示，而不是完整的、新可用的提示短語（例如“isn't it”）。
    … +607行 (按ctrl+r展開)

⏺ 完美！大語言模型識別出了核心問題——`handleConfirmGenerateHints`中存在競態條件，該函數在異步操作後使用了陳舊的狀態。解決方案是在生成提示後重新定位提示鍵，以找到正確匹配的提示。

  讓我來實現這個解決方案：

⏺ 更新待辦事項
  ⎿  ☐ 通過在handleConfirmGenerateHints中實現更智能的提示鍵定位來修復提示分割不匹配問題

⏺ 已修復！為節點和子節點添加了空值檢查，並更新了iter_matches調用以正確處理較新的API。

> 仍然無法正常工作：

  E5108: 執行lua /Users/raine/code/testonly.nvim/lua/testonly.lua:92時出錯: 嘗試調用方法 'child' (一個空值)
  堆棧跟蹤:
          /Users/raine/code/testonly.nvim/lua/testonly.lua:92: 在函數 'reset_all_exclusive' 中
          /Users/raine/code/testonly.nvim/lua/testonly.lua:110: 在函數 'reset_all_exclusive' 中
          [string ":lua"]:1: 在主塊中

  詢問Gemini

⏺ 讓我諮詢更強大的人工智能，以瞭解當前Neovim treesitter API的變化：

⏺ consult-llm:consult_llm (MCP)(prompt: "我正在調試一個因treesitter API更改而中斷的Neovim插件。錯誤信息是 \"嘗試調用方法 'child' (一個空值)\"，位於第92行。代碼試圖從treesitter匹配中訪問子節點，但在較新的Neovim版本中，API似乎發生了變化。

這裡是有問題的代碼:
```lua
for _, match, _ in parsed_query:iter_matches(root, bufnr, start_row, end_row) do
    for id, node in pairs(match) do
        local name = parsed_query.captures[id]
        if name == "call" and node then
            local child = node:child(0)  -- 此處出錯
            if child then
                local text = vim.treesitter.get_node_text(child, bufnr)
                -- ... 其餘邏輯
            end
        end
    end
end

在當前的Neovim treesitter版本中，正確遍歷treesitter查詢匹配並訪問子節點的方法是什麼？我應該注意哪些API更改？", files: ["/Users/raine/code/testonly.nvim/lua/testonly.lua"]) ⎿ 問題 -------

 … +93行 (按ctrl+r展開)

⏺ 完美！問題在於iter_matches()在匹配表中可能返回空節點。讓我通過切換到推薦的iter_captures()方法來修復這個問題：

⏺ Update(lua/testonly.lua) ⎿ 已更新lua/testonly.lua，添加7行，刪除10行 85 local root = parser:parse()[1]:root() 86 local start_row, _, end_row, _ = root:range() 87 88 - for _, match, _ in parsed_query:iter_matches(root, bufnr, start_row, end_row) do 89 - for id, node in pairs(match) do 90 - local name = parsed_query.captures[id] 91 - if name == "call" and node then 92 - local child = node:child(0) 93 - if child then 94 - local text = vim.treesitter.get_node_text(child, bufnr) 88 + for id, node, _ in parsed_query:iter_captures(root, bufnr, start_row, end_row) do 89 + if parsed_query.captures[id] == "call" then 90 + local first_child = node:named_child(0) 91 + if first_child then 92 + local text = vim.treesitter.get_node_text(first_child, bufnr) 93 94 - if text == "it.only" or text == "describe.only" then 95 - toggle_test_exclusive(child) 96 - end 94 + if text == "it.only" or text == "describe.only" then 95 + toggle_test_exclusive(first_child) 96 end 97 end 98 end

⏺ 已修復！關鍵更改如下：

1. 從iter_matches()切換到iter_captures()，後者從不返回空節點
2. 使用named_child(0)而不是child(0)來僅獲取有意義的語法節點（非標點符號）
3. 簡化了迭代邏輯，因為iter_captures()直接提供了節點和捕獲ID

你的tr映射現在應該可以與當前的Neovim treesitter API正常工作了。

</details>

## 📚 詳細文檔
### MCP工具：consult_llm
服務器提供了一個名為`consult_llm`的工具，用於向強大的人工智能模型詢問複雜問題。

#### 參數
- **prompt**（必需）：你向諮詢大語言模型提出的問題或請求
- **files**（可選）：作為上下文包含的文件路徑數組
  - 所有文件都將作為上下文添加，包含文件路徑和代碼塊
- **model**（可選）：要使用的大語言模型
  - 選項：`o3`（默認）、`gemini-2.5-pro`、`deepseek-reasoner`
- **git_diff**（可選）：將git差異輸出作為上下文包含
  - **files**（必需）：差異中要包含的特定文件
  - **repo_path**（可選）：git倉庫的路徑（默認為當前目錄）
  - **base_ref**（可選）：用於比較的git引用（默認為HEAD）

#### 示例用法
**基本提示：**

```json
{
  "prompt": "在Node.js中，使用async/await與Promise.then()對性能有什麼影響？"
}

帶文件上下文：

{
  "prompt": "如何優化這個身份驗證中間件？",
  "files": ["src/auth.ts", "src/middleware.ts"],
  "model": "o3"
}

帶git差異：

{
  "prompt": "審查這些身份驗證更改是否存在安全問題",
  "files": ["src/auth.ts"],
  "git_diff": {
    "files": ["src/auth.ts", "src/middleware.ts"],
    "base_ref": "main"
  },
  "model": "gemini-2.5-pro"
}

支持的模型

• o3：OpenAI的推理模型（每百萬令牌2美元/8美元）
• gemini-2.5-pro：Google的Gemini 2.5 Pro（每百萬令牌1.25美元/10美元）
• deepseek-reasoner：DeepSeek的推理模型（每百萬令牌0.55美元/2.19美元）

日誌記錄

所有提示和響應都會記錄到~/.consult-llm-mcp/logs/mcp.log中，包含以下信息：

• 工具調用參數
• 完整的提示和響應
• 令牌使用情況和成本估算

[2025-06-22T20:16:04.673Z] 工具調用：consult_llm
參數：{
  "files": [
    "refactor-analysis.md",
    "src/main.ts",
    "src/schema.ts",
    "src/config.ts",
    "src/llm.ts",
    "src/llm-cost.ts"
  ],
  "model": "deepseek-reasoner"
}
================================================================================
[2025-06-22T20:16:04.675Z] 提示 (模型: deepseek-reasoner):
## 相關文件

### 文件: src/main.ts

...

請提供具體的重構建議，並在必要時給出示例代碼結構。
================================================================================
[2025-06-22T20:19:20.632Z] 響應 (模型: deepseek-reasoner):
根據分析，以下是提高關注點分離和可維護性的關鍵重構建議：

...

這種重構在保持所有現有功能的同時，顯著提高了可維護性和關注點分離。新結構使添加新功能（如新的大語言模型提供商、額外的上下文源或替代提示格式）變得更加容易。

令牌：輸入3440個，輸出5880個 | 成本：0.014769美元（輸入：0.001892美元，輸出：0.012877美元）

CLAUDE.md示例

雖然不是嚴格必需的，但為了幫助Claude Code理解何時以及如何使用此工具，你可以選擇在項目的CLAUDE.md文件中添加以下內容：

## consult-llm-mcp

使用`consult_llm` MCP工具向更強大的人工智能尋求複雜問題的幫助。在請求對更改的反饋時，包含文件或git差異。

使用Gemini 2.5 Pro。

重要提示：詢問時不要提供選項，這會影響答案的客觀性。

不過，即使沒有此說明，Claude Code似乎也能很好地知道何時使用這個MCP。