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MCP Sage

一個MCP服務器項目,提供基於token數量自動選擇OpenAI O3或Google Gemini 2.5 Pro模型的服務,支持文件路徑遞歸嵌入提示詞,適用於代碼審查和複雜問題解決。
2.5分
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什麼是MCP-Sage?

MCP-Sage是一個智能開發輔助工具,它能將您的代碼文件作為上下文發送給AI模型,獲取專業的代碼審查意見、修改建議或實現方案。特別適合處理大型代碼庫,能自動選擇最適合的AI模型進行分析。

如何使用MCP-Sage?

只需提供您的代碼文件路徑和問題描述,MCP-Sage會自動打包代碼、分析上下文大小,並選擇最適合的AI模型(OpenAI O3或Google Gemini)來生成建議。

適用場景

1. 需要專家級代碼審查 2. 處理大型代碼庫需要更多上下文 3. 獲取複雜功能的實現方案 4. 需要不同AI模型的'第二意見'

主要功能

專家意見(sage-opinion)獲取AI對代碼的專業分析和意見,支持大上下文處理
代碼審查(sage-review)獲得具體的代碼修改建議,以SEARCH/REPLACE格式返回可直接應用的修改
實現方案(sage-plan)通過多模型辯論生成高質量的複雜功能實現方案
智能模型選擇根據上下文大小自動選擇OpenAI O3(≤200K tokens)或Google Gemini(≤1M tokens)

優勢與侷限性

優勢
處理大型代碼庫能力強(支持最多100萬tokens的上下文)
自動選擇最適合的AI模型,節省成本
提供可直接應用的代碼修改建議(SEARCH/REPLACE格式)
多模型辯論生成更可靠的實現方案
網絡故障自動回退機制
侷限性
複雜計劃生成可能需要5-15分鐘
API調用成本可能較高(特別是使用多模型時)
需要同時配置OpenAI和Google API密鑰以獲得最佳體驗

如何使用

安裝
確保已安裝Node.js(v18或更高版本),克隆倉庫並安裝依賴
配置API密鑰
設置環境變量,提供OpenAI和/或Google Gemini的API密鑰
啟動服務
運行服務並連接到您的開發環境
使用工具
通過MCP協議調用三個主要工具之一

使用案例

代碼審查案例為現有函數添加錯誤處理
實現方案案例為應用添加用戶認證功能

常見問題

我需要同時配置兩個API密鑰嗎?
為什麼sage-plan需要這麼長時間?
如何控制API使用成本?
支持的最大文件大小是多少?

相關資源

OpenAI API文檔
OpenAI官方API文檔
Google Gemini API文檔
Google Gemini官方開發文檔
MCP協議說明
Model Context Protocol官方說明
示例項目倉庫
使用MCP-Sage的示例項目
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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