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MCP Sage

一个MCP服务器项目,提供基于token数量自动选择OpenAI O3或Google Gemini 2.5 Pro模型的服务,支持文件路径递归嵌入提示词,适用于代码审查和复杂问题解决。
2.5分
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什么是MCP-Sage?

MCP-Sage是一个智能开发辅助工具,它能将您的代码文件作为上下文发送给AI模型,获取专业的代码审查意见、修改建议或实现方案。特别适合处理大型代码库,能自动选择最适合的AI模型进行分析。

如何使用MCP-Sage?

只需提供您的代码文件路径和问题描述,MCP-Sage会自动打包代码、分析上下文大小,并选择最适合的AI模型(OpenAI O3或Google Gemini)来生成建议。

适用场景

1. 需要专家级代码审查 2. 处理大型代码库需要更多上下文 3. 获取复杂功能的实现方案 4. 需要不同AI模型的'第二意见'

主要功能

专家意见(sage-opinion)获取AI对代码的专业分析和意见,支持大上下文处理
代码审查(sage-review)获得具体的代码修改建议,以SEARCH/REPLACE格式返回可直接应用的修改
实现方案(sage-plan)通过多模型辩论生成高质量的复杂功能实现方案
智能模型选择根据上下文大小自动选择OpenAI O3(≤200K tokens)或Google Gemini(≤1M tokens)

优势与局限性

优势
处理大型代码库能力强(支持最多100万tokens的上下文)
自动选择最适合的AI模型,节省成本
提供可直接应用的代码修改建议(SEARCH/REPLACE格式)
多模型辩论生成更可靠的实现方案
网络故障自动回退机制
局限性
复杂计划生成可能需要5-15分钟
API调用成本可能较高(特别是使用多模型时)
需要同时配置OpenAI和Google API密钥以获得最佳体验

如何使用

安装
确保已安装Node.js(v18或更高版本),克隆仓库并安装依赖
配置API密钥
设置环境变量,提供OpenAI和/或Google Gemini的API密钥
启动服务
运行服务并连接到您的开发环境
使用工具
通过MCP协议调用三个主要工具之一

使用案例

代码审查案例为现有函数添加错误处理
实现方案案例为应用添加用户认证功能

常见问题

我需要同时配置两个API密钥吗?
为什么sage-plan需要这么长时间?
如何控制API使用成本?
支持的最大文件大小是多少?

相关资源

OpenAI API文档
OpenAI官方API文档
Google Gemini API文档
Google Gemini官方开发文档
MCP协议说明
Model Context Protocol官方说明
示例项目仓库
使用MCP-Sage的示例项目
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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