Ssd AI

SSD-AI

](https://smithery.ai/server/ssdeanx/ssd-ai) ](https://www.npmjs.com/package/@su-record/hi-ai)    

基于模型上下文协议的人工智能开发助手

TypeScript+Python支持·36个专用工具·智能内存管理·代码分析·推理框架·任务支持

英语 | 韩语

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目录

• 概述
• 主要特点
• v1.6.0更新
• 安装
• 工具目录
• 建筑
• 演出
• 开发指南
• 许可证

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概述

Hi AI是一个AI开发助手，它实现了 模型上下文协议（MCP） 标准。它通过自然语言关键字识别提供了36个专门的工具，帮助开发人员直观地执行复杂的任务。

核心价值观

• 自然语言：通过韩语/英语关键字自动执行工具
• 智能存储器：使用SQLite进行上下文管理和压缩
• 多语言支持：TypeScript、JavaScript、Python代码分析
• 性能优化：项目缓存系统
• 企业质量：100%测试覆盖率和严格的类型系统
• 长期支持：异步操作的任务管理
• 大规模数据：基于光标的分页

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主要特点

1.内存管理系统

用于跨会话维护上下文的10个工具：

• 智能存储：按类别进行信息分类和优先级管理
• 上下文压缩：基于优先级的上下文压缩系统
• 会话恢复：完美再现以前的工作状态
• 基于SQLite：并发控制、索引、事务支持

关键工具:

• save_memory -将信息存储在长期记忆中
• recall_memory -搜索存储的信息
• auto_save_context -自动保存上下文
• restore_session_context -会话恢复
• prioritize_memory -内存优先级管理

2.语义代码分析

基于AST的代码分析和导航工具：

• 符号搜索：跨项目定位函数、类、变量位置
• 参考跟踪：跟踪特定符号的所有用法
• 多语言：支持TypeScript、JavaScript、Python
• 项目缓存：通过LRU缓存进行性能优化

关键工具:

• find_symbol -搜索符号定义
• find_references -查找符号引用

3.代码质量分析

全面的代码度量和质量评估：

• 复杂性分析：循环、认知、霍尔斯特德指标
• 耦合/内聚：结构健全性评估
• 质量分数：A-F等级系统
• 改进建议：可操作的重构建议

关键工具:

• analyze_complexity -复杂性度量分析
• validate_code_quality -代码质量评估
• check_coupling_cohesion -耦合/内聚分析
• suggest_improvements -改进建议
• apply_quality_rules -质量规则应用
• get_coding_guide -编码指南查找

4.项目规划工具

系统需求分析和路线图生成：

• PRD一代：自动创建产品需求文档
• 用户故事：故事写作，包括验收标准
• MoSCoW分析：需求优先级
• 路线图创建：逐步制定开发进度计划

关键工具:

• generate_prd -产品需求文档生成
• create_user_stories -用户故事创建
• analyze_requirements -需求分析
• feature_roadmap -功能路线图创建

5.顺序思维工具

结构化的问题解决和决策支持：

• 问题分解：逐步分解复杂问题
• 思维链：顺序推理过程生成
• 多角度：分析性/创造性/系统性/批判性思维
• 执行计划：将任务转换为可执行的计划

关键工具:

• create_thinking_chain -思维链创建
• analyze_problem -问题分析
• step_by_step_analysis -逐步分析
• break_down_problem -问题分解
• think_aloud_process -思维过程表达
• format_as_plan -计划格式

6.快速工程

及时改进和优化质量：

• 自动增强：将模糊的请求转换为具体的请求
• 质量评价：分数清晰度、特异性、情境性
• 结构：目标、背景、要求、质量标准

关键工具:

• enhance_prompt -快速增强
• analyze_prompt -及时的质量分析

7.浏览器自动化

基于Web的调试和测试：

• 控制台监控：浏览器控制台日志捕获
• 网络分析：HTTP请求/响应跟踪
• 交叉平台的：Chrome、Edge、Brave支持

关键工具:

• monitor_console_logs -控制台日志监控
• inspect_network_requests -网络请求分析

8.用户界面预览

预编码UI布局可视化：

• ascii艺术：支持6种布局类型
• 响应式预览：桌面/移动视图
• 预批准：编码前确认结构

关键工具:

• preview_ui_ascii -ASCII UI预览

9.时间效用

各种格式的时间查询：

关键工具:

• get_current_time -当前时间查询（ISO、UTC、时区等）

10.任务和分页支持

长时间运行和大规模数据处理：

• 任务：MCP 2025-11-25用于长时间运行任务管理的实验功能
• 分页：用于大型数据集处理的基于光标的分页
• 异步操作：在后台执行复杂的分析任务
• 状态跟踪：实时任务进度监控

已启用任务的工具:

• find_symbol, find_references （语义分析）
• analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements （代码质量）
• analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd （项目规划）
• apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini （推理和提示）

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v1.6.0更新

新功能（2025-01-27）

任务支持（实验性MCP功能）

长期任务管理

• MCP 2025-11-25任务规范的实施
• 在后台执行复杂的分析任务
• 实时任务状态跟踪和监控
• 基于TTL的自动清理（默认5分钟，最长1小时）

任务API

• tasks/get -查询任务状态
• tasks/result -查询任务结果（等待完成）
• tasks/list -列出所有任务（带页码）
• tasks/cancel -取消正在运行的任务
• notifications/tasks/status -状态更改通知

任务驱动工具（11个工具）

• 语义分析： find_symbol, find_references
• 代码质量： analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements
• 项目规划： analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd
• 推理/提示： apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini

分页支持

基于光标的分页

• 符合MCP规范的基于游标的实现
• 高效处理大型列表
• 通过不透明光标增强安全性

支持的列表操作

• tools/list -工具列表（默认20项）
• resources/list -资源列表
• prompts/list -提示列表
• tasks/list -任务列表

整合效果

• 异步操作支持：在后台执行复杂分析
• 大规模数据处理：通过分页提高内存效率
• 实时监控：任务进度跟踪
• 增强的用户体验：在长时间操作期间执行其他任务

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安装

系统要求

• Node.js 18.0或更高版本
• TypeScript 5.0或更高版本
• MCP兼容客户端（克劳德桌面、光标、Windsurf）
• Python 3.x（用于Python代码分析）

安装方法

NPM包

# Global installation
npm install -g @ssdeanx/ssd-ai

# Local installation
npm install @ssdeanx/ssd-ai

Smithery平台

# One-click installation
https://smithery.ai/server/@su-record/hi-ai

MCP客户端配置

添加到您的Claude Desktop或其他MCP客户端的配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "hi-ai": {
      "command": "hi-ai",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

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工具目录

完整工具清单（36个工具）

任务启用工具（11个工具）

以下工具支持通过任务进行长时间运行的操作：

• 语义分析: find_symbol, find_references
• 代码质量: analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements
• 项目规划: analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd
• 推理/提示: apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini

关键字映射示例

内存工具

auto_save_context commit，checkpoint提交，保存

代码分析工具

find_symbol find function，where is查找函数，类在哪里 analyze_complexity，complexity，how complexin，复杂度，复杂度 |validate_code_quality|quality，review品质，评论

任务工具

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建筑

系统结构

graph TB
    subgraph "Client Layer"
        A[Claude Desktop / Cursor / Windsurf]
    end

    subgraph "MCP Server"
        B[Hi-AI v1.6.0]
    end

    subgraph "Core Libraries"
        C1[MemoryManager]
        C2[ContextCompressor]
        C3[ProjectCache]
        C4[PythonParser]
        C5[TaskManager]
    end

    subgraph "Tool Categories"
        D1[Memory Tools x10]
        D2[Semantic Tools x2]
        D3[Thinking Tools x6]
        D4[Quality Tools x6]
        D5[Planning Tools x4]
        D6[Prompt Tools x2]
        D7[Browser Tools x2]
        D8[UI Tools x1]
        D9[Time Tools x1]
        D10[Tasks Support]
    end

    subgraph "Data Layer"
        E1[(SQLite Database)]
        E2[Project Files]
        E3[Task Store]
    end

    A  B
    B --> C1 & C2 & C3 & C4 & C5
    B --> D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10
    C1 --> E1
    C3 --> E2
    C4 --> E2
    C5 --> E3
    D1 --> C1 & C2
    D2 --> C3 & C4
    D4 --> C4
    D10 --> C5

核心组件

任务管理器

• 角色：长时间运行的任务的生命周期管理
• 特性：任务创建、状态跟踪、结果存储、TTL管理
• 州：正在工作、input_required、已完成、失败、已取消
• 通知：实时状态更改通知

分页系统

• 角色：高效处理大型列表数据
• 方法：基于光标的分页
• 安全：防止通过不透明游标暴露数据

数据流

User Input (Natural Language)
    ↓
Keyword Matching (Tool Selection)
    ↓
Tasks Support Check
    ↓
Normal Execution or Task Creation
    ↓
Asynchronous Execution (Tasks)
    ↓
Status Polling or Real-time Notifications
    ↓
Result Return

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演出

主要优化

项目缓存

• 通过LRU缓存提高重复分析的性能
• 使用5分钟TTL保持最新状态
• 通过内存限制进行资源管理

存储器操作

• 通过SQLite事务进行批量操作优化
• 时间复杂度改进：O（n²）→ O(n)
• 通过索引快速查找

任务优化

• 通过后台执行提高UI响应能力
• 通过基于TTL的自动清理防止内存泄漏
• 通过基于状态的轮询进行高效监控

响应格式

• 切换到简洁的响应格式
• 产出侧重于核心信息

v1.5.0响应示例:

{
  "action": "save_memory",
  "key": "test-key",
  "value": "test-value",
  "category": "general",
  "timestamp": "2025-01-16T12:34:56.789Z",
  "status": "success",
  "metadata": { ... }
}

v1.6.0响应示例:

✓ Saved: test-key
Category: general

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开发指南

环境设置

# Clone repository
git clone https://github.com/ssdeanx/ssd-ai.git
cd ssd-ai

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Development mode
npm run dev

测试

# Run all tests
npm test

# Watch mode
npm run test:watch

# UI mode
npm run test:ui

# Coverage report
npm run test:coverage

代码风格

• TypeScript：严格模式
• 类型：使用 src/types/tool.ts
• 测试：保持100%的覆盖率
• 承诺：常规承诺格式

添加新工具

1. 在中创建文件 src/tools/category/ 目录
2. 实施 ToolDefinition 接口
3. 在中注册工具 src/index.ts
4. 在中编写测试 tests/unit/ 目录
5. 更新README

拉取请求

1. 创建要素分支： feature/tool-name
2. 编写并通过测试
3. 确认构建成功
4. 创建PR并请求审核

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贡献者

特别感谢

• 铁匠铺 -MCP服务器部署和一键安装平台

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许可证

MIT许可证-免费使用、修改和分发

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引用

如果您将此项目用于研究或商业目的：

@software{hi-ai2024,
  author = {ssdeanx},
  title = {Hi-AI: Natural Language MCP Server for AI-Assisted Development},
  year = {2024},
  version = {1.6.0},
  url = {https://github.com/su-record/hi-ai}
}

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星迹


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