MCP Ossinsight

🚀 OSSInsight開源情報分析系統-MCP服務器

本系統是基於OSSInsight構建的開源情報分析MCP（Mission Control Plugin）服務器，能提供對GitHub個人、組織和項目的全方位數據洞察與分析功能。支持倉庫級別的代碼依賴關係分析、開發行為模式識別、項目健康度評估等核心能力。

🚀 快速開始

環境要求

• 操作系統：Linux（推薦）或macOS
• 內存：>=4GB
• 存儲：>=20GB可用空間
• 語言：Node.js v16+

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/ossinsight/mcp-server.git
cd mcp-server

2. 安裝依賴：

npm install

3. 啟動服務：

npm run start

配置說明

核心配置文件：config.js

module.exports = {
  api_key: 'your_api_token',
  db_config: {
    host: 'localhost',
    port: 27017,
    name: 'ossinsight'
  },
  log_level: 'info',
  model_version: 'v1.0.0'
}

日誌配置：logging.json

{
  "loggers": {
    "defaultLogger": {
      "level": "info",
      "handlers": ["consoleHandler"],
      "formatter": "%d-%b-%Y %H:%M:%S % levelname % message"
    }
  },
  "handlers": {
    "consoleHandler": {
      "type": "CONSOLE"
    }
  }
}

✨ 主要特性

代碼依賴圖譜分析

• 功能描述：基於OSSInsight知識庫構建開源項目的代碼依賴關係網絡，展示項目間的依賴關係和版本更新情況。
• 輸入參數：
  • project_id（字符串）：目標項目的唯一標識符
  • dependency_level（可選整數）：依賴層級深度，默認值為2級
• 輸出結果：
  • 關鍵依賴項清單
  • 依賴關係網絡圖譜數據
  • 供應鏈攻擊面分析報告

開發者行為建模

• 功能描述：通過統計學習方法建模開發者的編程習慣和代碼風格，識別異常或高風險行為模式。
• 輸入參數：
  • developer_id（字符串）：目標開發者賬戶信息
  • time_window（可選時間區間）：指定的時間窗口，默認為最近一年
• 輸出結果：
  • 開發者行為特徵向量
  • 編碼習慣分析報告
  • 行為風險評分

組織架構優化建議

• 功能描述：基於組織內開源項目的依賴關係和代碼質量，提供組織架構改進建議。
• 輸入參數：
  • organization_name（字符串）：目標組織名稱
  • category（可選字符串）：分析類別（如"dependency", "quality", "activity"）
• 輸出結果：
  • 組織架構評估報告
  • 改進建議清單
  • 關鍵指標可視化圖表

💻 使用示例

基礎用法

示例1：獲取項目依賴圖譜

const mcp = require('mcp-client');
 
mcp.getProjectDependencies('project123', { level: 2 })
  .then(dependencies => {
    console.log(dependencies);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

示例2：分析開發者行為

const mcp = require('mcp-client');
 
mcp.analyzeDeveloperBehavior('dev456', { window: '1y' })
  .then(report => {
    console.log(report);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

🔧 技術細節

數據獲取機制

1. API數據接口：通過OSSInsight提供的RESTful API獲取項目和依賴信息。
2. 日誌文件解析：分析項目的Git倉庫歷史提交日誌，提取開發者行為數據。
3. 三方數據庫集成：整合Maven Central、npm registry等依賴存儲庫的數據。

模型訓練流程

1. 特徵工程：
   • 提取代碼風格特徵（如函數複雜度、命名規範）
   • 分析開發頻率和時間分佈
   • 統計依賴變更歷史
2. 模型訓練：
   • 使用XGBoost構建分類模型
   • 採用K - means進行聚類分析
3. 評估優化：
   • 通過AUC、F1等指標評估模型性能
   • 進行交叉驗證和超參數調優

📚 詳細文檔

系統架構圖

[用戶請求] --> [API Gateway] --> [服務網關]
            ||||            
         [身份認證]    [日誌分析]
        ||              ||
      [開發者行為]  [項目依賴關係]
     |                |
  [模型訓練模塊]  [數據處理模塊]
  
  [結果存儲] <--- [分析引擎]

📄 許可證

文檔中未提及許可證相關信息。

🔗 技術支持

如需技術支持或報告問題，請訪問項目主頁： https://github.com/ossinsight/mcp-server

📝 更新日誌

v1.0.0（2023-10-10）

• 初始版本發佈
• 提供基本的依賴分析和開發者行為分析功能

v1.1.0（2023-10-25）

• 新增組織架構優化建議模塊
• 優化模型訓練效率，提升分析速度