TAMU MCP NSDK

🛠️ CodeWhisper Forge

基于人工智能的问题解决与成功率预测

CodeWhisper Forge是一个智能开发人员助手，可以分析代码问题，根据历史数据预测解决方案的成功率，并可以自动生成修复程序。它使用Node.js和Python构建，结合了多种AI模型和数据源，提供全面的问题解决指导。

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✨ 特性

🎯 问题解决预测器（IRP）

• 分析类似的已关闭GitHub问题
• 计算不同解决方案的成功率
• 提供基于证据的建议和置信度评分

🤖 自动修复生成器（AFG）

• 使用AI自动生成代码修复
• 创建拉取就绪文件更改
• 支持测试的干运行模式

🔍 智能查询分析

• 使用Google Gemini AI进行智能查询理解
• 自动提取关键字、技术堆栈和严重性
• AI不可用时增强的回退系统

🌐 多源上下文

• GitHub集成：问题、提交、存储库信息、存储库趋势
• 堆栈溢出：与投票分数相关的问答
• AI增强响应：包含代码示例的全面解决方案

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🏗️ 建筑

┌─────────────────┐
│  Streamlit UI   │  (Python - app.py)
│   Port: 8501    │
└────────┬────────┘
         │ HTTP POST
         ▼
┌─────────────────┐
│  Express API    │  (Node.js - server.js)
│   Port: 3000    │
└────────┬────────┘
         │
         ├──► 🤖 Gemini AI (Query Analysis + Fix Generation)
         ├──► 🐙 GitHub API (Issues, Commits, Repos)
         ├──► 💡 Stack Overflow API (Q&A Search)
         └──► 🧠 Hugging Face (Optional)

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📋 先决条件

• Node.js >=18.x
• python >= 3.8
• npm 或 纱线
• 点 （Python包管理器）

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🚀 快速开始

1.️⃣ 克隆存储库

git clone 
cd TAMU-MCP-NSDK

2.️⃣ 安装后端依赖关系

npm install

3.️⃣ 安装前端依赖项

pip install -r requirements.txt

4.️⃣ 配置环境变量

创建一个 .env 根目录中的文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 使用API密钥：

# Required for AI features
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

# Optional but recommended
GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token

# Optional
HF_TOKEN=your_huggingface_token
PORT=3000

5.️⃣ 启动后端服务器

node server.js

您应该看到：

🔥 CodeWhisper Forge v9 - WINNING EDITION
📡 Server: http://localhost:3000
✨ Features: Issue Resolution Predictor + Auto-Fix Generator

6.️⃣ 启动前端用户界面

在其中 新终端窗口:

streamlit run app.py

UI将在以下时间自动打开 http://localhost:8501

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🔑 获取API密钥

Gemini API密钥（AI功能所需）

1. 访问 谷歌人工智能工作室
2. 使用您的Google帐户登录
3. 单击“创建API密钥”
4. 复制密钥并将其添加到您的 .env 文件

GitHub Token（可选但推荐）

1. 首选
2. 点击“生成新令牌（经典）”
3. 选择范围： public_repo, read:org
4. 生成并复制令牌
5. 将其添加到您的 .env 文件

备注：如果没有GitHub令牌，您将被限制为每小时60个API请求。

拥抱脸令牌（可选）

1. 访问 拥抱面部设置
2. 创建新的访问令牌
3. 将其添加到您的 .env 文件

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📖 用法

Web界面（推荐）

1. 打开 http://localhost:8501 在浏览器中
2. 输入您的查询（例如，“节点22获取时内存泄漏”）
3. 指定GitHub存储库（所有者+名称）
4. 启用功能：

- ✅ 国际比较方案：问题解决预测器 - 🤖 任意函数发生器：自动修复生成器

1. 点击“⚡ 使用CodeWhisper Forge进行分析

API端点

发布 http://localhost:3000/mcp

请求正文：

{
  "query": "Memory leak with Node 22 fetch",
  "repoOwner": "vercel",
  "repoName": "next.js",
  "enableIRP": true,
  "enableAFG": {
    "dryRun": true,
    "base": "main"
  }
}

答复：

{
  "success": true,
  "analysis": { ... },
  "context": { ... },
  "predictions": { ... },
  "prPlan": { ... },
  "ai_response": "...",
  "metadata": { ... }
}

健康检查

获取 http://localhost:3000/health

{
  "status": "healthy",
  "gemini": true,
  "github_token": true,
  "now": "2025-11-09T12:00:00.000Z"
}

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🎨 查询示例

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📁 项目结构

TAMU-MCP-NSDK/
├── server.js              # Node.js Express backend
├── app.py                 # Python Streamlit frontend
├── package.json           # Node.js dependencies
├── requirements.txt       # Python dependencies
├── .env                   # Environment variables (create this)
├── .env.example          # Environment template
├── .gitignore            # Git ignore rules
└── README.md             # This file

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🔧 配置

后端（server.js）

• 端口：通过设置 PORT env变量（默认值：3000）
• 缓存TTL：300秒（5分钟）
• 超时:

- GitHub API：10秒 - 堆栈溢出：10秒 - 人工智能生成：60秒

前端（app.py）

• 基本URL：硬编码为 http://localhost:3000
• 请求超时：90秒
• 布局：宽模式，扩展侧边栏

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🧪 功能深潜

问题解决预测器（IRP）

分析多达30个类似的已解决问题，以确定成功的解决方案模式：

1. 成功指标：“此方法有效”、“已修复”、“解决”、“已经解决”

1. 故障指示器：“不起作用”、“仍然损坏”、“同样的问题”

1. 解决方案类型:

- 升级依赖关系 - 降级依赖性 - 配置更改 - 代码修复 - 变通方案

1. 置信水平:

- 高：3+类似案例 - 中等：2起类似案件 - 低：1例或更少

自动修复生成器（AFG）

使用AI生成代码修复：

1. 干运行模式 （默认）：显示建议的更改，而不创建PR
2. 直播模式：创建实际的GitHub分支和PR（需要 GITHUB_TOKEN)
3. 输出：Base64编码文件内容、行数、更改原因

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🐛 故障排除

后端无法启动

# Check if port 3000 is already in use
lsof -i :3000

# Kill the process if needed
kill -9 

“未配置Gemini API”

• 验证 GEMINI_API_KEY 在 .env
• 重新启动服务器： node server.js

“超过了GitHub API速率限制”

• 添加 GITHUB_TOKEN 到 .env 将限制从每小时60个请求增加到5000个请求
• 等待一小时以重置速率限制

前端无法连接到后端

• 确保后端在端口3000上运行
• 检查防火墙设置
• 尝试 http://127.0.0.1:3000/health 在浏览器中

Python依赖项安装失败

# Upgrade pip first
pip install --upgrade pip

# Install with verbose output
pip install -r requirements.txt -v

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🔒 安全说明

• 永不承诺 .env 文件到版本控制
• 对所有敏感数据使用环境变量
• GitHub令牌应具有最小的所需作用域
• 定期旋转API键
• 应用前查看自动修复生成器更改

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🚀 性能提示

1. 启用GitHub令牌：大幅提高API限值
2. 有选择地使用IRP：禁用简单查询以加快响应速度
3. 缓存结果：后端对重复查询使用5分钟缓存
4. 优化查询：要具体，以获得更好、更快的结果

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🤝 贡献

这个项目是为TAMU黑客马拉松而建的。欢迎投稿！

开发环境设置

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支： git checkout -b feature/amazing-feature
3. 进行更改
4. 彻底测试
5. 承诺： git commit -m 'Add amazing feature'
6. 推： git push origin feature/amazing-feature
7. 打开拉取请求

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📝 许可证

ISC许可证-请参阅 package.json 了解详情。

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🙏 致谢

• 谷歌双子座：AI驱动的查询分析
• GitHub API：存储库和问题数据
• 堆栈溢出API：社区解决方案
• 溪流：漂亮的Python UI框架
• Express.js：快速Node.js web框架

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📞 支持

对于问题、疑问或反馈：

1. 检查 故障排除 章节
2. 审查API密钥配置
3. 在GitHub上打开一个问题

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🎯 路线图

• \[\]支持更多AI模型（Claude，GPT-4）
• \[\]GitLab和Bitbucket集成
• \[\]定制解决方案模式培训
• \[\]实时协作功能
• \[\]浏览器扩展
• \[\]VS代码扩展名

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内置❤️ 对于开发人员，由开发人员