MCP Sage
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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
27.7K

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
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。

替代品

R
Rsdoctor
Rsdoctor 是一款专为 Rspack 生态系统打造的构建分析工具,全面兼容 webpack,提供可视化构建分析、多维度性能诊断及智能优化建议,帮助开发者提升构建效率与工程质量。
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Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
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5分
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Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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M
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7.5K
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P
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
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M
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Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
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5分
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EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
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E
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Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
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50.5K
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B
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百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
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Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
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