MCP (1582 โปรแกรม)
ข้อดี: ไฟล์ไบนารี Go แบบสแตติกเดียวทำงานในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น คอนเทนเนอร์ และ CI. การดำเนินการ Bash ด้วยการส่งออกแบบสตรีมและไดเรกทอรีที่ทำงานถาวร. การจับคู่ Glob เคารพ .gitignore สำหรับการเลือกไฟล์ที่กำหนดเป้าหมาย. การกำหนดขอบเขตเส้นทางและรายการอนุญาต/ห้ามบังคับการเข้าถึงไฟล์อย่างละเอียด.
ข้อเสีย: ต้องการไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ MCP เช่น Claude Desktop หรือ Cursor. การสร้างและการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ผ่านทางคำสั่งต้องการความคุ้นเคยของผู้ปฏิบัติงาน. การแก้ไขที่ขับเคลื่อนด้วย 'str_replace' ต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ก่อนที่จะรวมเข้าด้วยกัน.
ข้อดี: ใช้ข้อมูลเซิร์ฟเวอร์ภาษาทางการเพื่อหลีกเลี่ยงความสัมพันธ์ของสัญลักษณ์ที่ถูกสร้างขึ้นเอง. สนับสนุนการดัมพ์ LSIF แบบออฟไลน์สำหรับการค้นหาความหมายโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์สด. เชื่อมต่อกับ LSP ผ่าน stdio, TCP หรือ Unix sockets. จัดการเซิร์ฟภาษาหลายตัวภายในที่ทำงานเดียว.
ข้อเสีย: สถานะ Pre-v1 อาจส่งผลต่อความเสถียรของการผลิต. ต้องการ Go และไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ MCP เพื่อติดตั้ง. ขึ้นอยู่กับ LSPs หรือ LSIF indexes ที่มีอยู่ต่อภาษา.
ข้อดี: รัน embeddings บนเครื่องด้วย ONNX Runtime โดยเก็บโค้ดไว้ในอุปกรณ์. การแบ่งส่วนที่รับรู้ AST คืนบล็อกโค้ดที่มีเหตุผลสำหรับบริบทที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น. การค้นหาแบบไฮบริดรวมความคล้ายคลึงของเวกเตอร์เข้ากับการจับคู่คีย์เวิร์ด BM25.
ข้อเสีย: ต้องการสภาพแวดล้อมโฮสต์ MCP และการทำงานของ Node.js. ขึ้นอยู่กับการคำนวณในท้องถิ่นสำหรับการสร้าง embedding ผ่าน ONNX. การรวมระบบต้องการการบริหารบริการอย่างต่อเนื่องและไฟล์โมเดล.
ข้อดี: การดึงข้อมูลที่ไม่มีค่าใช้จ่ายหลังจากเอกสารถูกจัดทำดัชนีแล้ว. รวมถึงหนึ่งในคอลเลกชันเครื่องมือ MCP ที่ใหญ่ที่สุด จำนวน 43 เครื่องมือ. สร้างรายงานการตรวจสอบการอ้างอิงที่มีการบันทึกสำหรับการตรวจสอบแหล่งที่มา.
ข้อเสีย: ฟีเจอร์ LLM ท้องถิ่นต้องการให้ติดตั้งและรัน Ollama. การจัดทำดัชนีคอร์ปัสเบื้องต้นอาจใช้เวลานานโดยไม่มีการเร่งความเร็วด้วย GPU. มุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้ทางเทคนิคที่คุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมของ Node.js และ Python.
ข้อดี: การใช้งาน Rust ให้การเริ่มต้นที่รวดเร็วและการใช้หน่วยความจำน้อย. ส่งออก JSON ที่มีโครงสร้างซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการบริโภคของ LLM. การแจกจ่ายแบบไบนารีเดี่ยวจะลบการพึ่งพาเวลาในการทำงานภายนอกออกไป.
ข้อเสีย: ต้องติดตั้งเบราว์เซอร์ที่ใช้ Chromium เป็นพื้นฐานในท้องถิ่น. เทคนิคการข้ามการขูดข้อมูลอาจต้องการการบำรุงรักษาตลอดเวลา. มุ่งเป้าไปที่บทความบัญชีทางการของ WeChat เท่านั้น.
ข้อดี: การดำเนินงานแบบเน้นท้องถิ่นจะเก็บคำแนะนำและโค้ดไว้ในเครื่องของนักพัฒนา. การแยกส่วนโทเค็นแบบทีละขั้นตอนจะแสดงข้อมูลนำเข้า ข้อมูลส่งออก การอ่านแคช และโทเค็นงบประมาณการคิด. ธงการคาดการณ์การเติมบริบทใกล้ถึงขีดจำกัดที่ 55–79% เพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงัก. CI/CD gates สามารถทำให้ pull requests ล้มเหลวที่กระตุ้นการเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด.
ข้อเสีย: ต้องการลูกค้าที่ปฏิบัติตาม MCP เพื่อรวมเข้ากับตัวแทนที่มีอยู่. การสร้างจากแหล่งที่ต้องการ Rust 1.88+ สำหรับการคอมไพล์. โมเดลที่เน้นท้องถิ่นจำกัดการรวมศูนย์อัตโนมัติข้ามทีม. การวัดผลการเรียกเก็บเงินต่อรอบต้องการการตีความจากมนุษย์ก่อนที่จะดำเนินการ.
ข้อดี: ดัชนีที่เก็บข้อมูล ~/.m2 ในเครื่องเพื่อเปิดเผย jar ส่วนตัวและภายใน. การถอดรหัสแบบรวม (CFR, Fernflower, Procyon) สำหรับ jar แหล่งที่ขาดหายไป. วิเคราะห์ต้นไม้การพึ่งพาข้ามและเน้นความขัดแย้งของเวอร์ชัน.
ข้อเสีย: ต้องการลูกค้าที่รองรับ MCP สำหรับการรวมตัวแทนโดยตรง. ขึ้นอยู่กับ Maven repository ที่มีอยู่ในท้องถิ่นและ Java 8+ runtime. การถอดรหัสหลายตัวต้องการการเลือกสำหรับกรณีการถอดรหัสเฉพาะ.
ข้อดี: ดำเนินการเซิร์ฟเวอร์ MCP ตัวอย่างสำหรับการรวมเครื่องมือ CLI ของ Gemini. ให้ gemini-extension.json และโค้ดเซิร์ฟเวอร์ตัวอย่างสำหรับการปรับแต่ง. รองรับการติดตั้งด้วยคำสั่งเดียวและการทดสอบในท้องถิ่นของ Node.js. รวม GitHub Actions workflows สำหรับการสร้างและปล่อยอัตโนมัติ.
ข้อเสีย: ประกอบด้วยเครื่องมือการพิสูจน์แนวคิดเพียงหนึ่งเดียว ไม่ใช่แคตตาล็อกของยูทิลิตี้. ต้องการ Node.js และคีย์ API Gemini ที่กำหนดค่าไว้เพื่อทำงาน. เอกสารสมมติว่าผู้พัฒนามีความคุ้นเคยกับ MCP และ Node.js.
ข้อดี: เก็บงานในไฟล์ Markdown สองไฟล์ในเครื่องเพื่อความสะดวกในการพกพา. คิวที่มุ่งเน้นเดียวสนับสนุนการวางแผนประจำวันแบบสั้น. เปิดเผยจุดสิ้นสุดของโปรโตคอลบริบทโมเดลสำหรับการรวม AI. อินเทอร์เฟซที่เน้นแถบเมนูขนาดเล็กช่วยลดความยุ่งเหยิงบนเดสก์ท็อป.
ข้อเสีย: ฟีเจอร์ AI ต้องการการจับคู่กับโฮสต์ที่เข้ากันได้กับ MCP ภายนอก. ไม่ออกแบบมาสำหรับการซิงค์ปฏิทินที่ซับซ้อนหรือการแทนที่ปฏิทินทั้งหมด. วิธีการแบบข้อความธรรมดาต้องการการสำรองข้อมูลด้วยมือและการจัดทำเวอร์ชัน. ความเข้ากันได้เฉพาะ macOS จำกัด การใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม.
ข้อดี: การเพิ่มความเร็วที่ชัดเจนสำหรับการค้นหาที่ทำซ้ำเมื่อเปรียบเทียบกับการค้นหาเชิงเส้น. ผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะสมด้วย LLM พร้อม Markdown และการตัดทอนที่รับรู้ถึงโทเค็น. ฟิลเตอร์ที่รับรู้ Git รวมถึงไฟล์ที่เปลี่ยนแปลงและขอบเขตการคอมมิทล่าสุด.
ข้อเสีย: ไม่ตั้งใจให้เป็นการแทนที่แบบดรอปอินสำหรับการค้นหา ripgrep แบบครั้งเดียว. ต้องการ Rust 1.85 หรือใหม่กว่าในการสร้างจากแหล่งที่มา. การสร้างดัชนีอัตโนมัติเริ่มต้นอาจทำให้การค้นหาแรกสุดล่าช้า.
ข้อดี: การจัดเก็บข้อมูลในเครื่องอย่างถาวรพร้อมการซิงโครไนซ์กับคลาวด์แบบเลือกได้. รองรับหลายแบ็คเอนด์การฝังตัวสำหรับการค้นหาความหมาย. ใบอนุญาต MIT แบบโอเพนซอร์สช่วยให้สามารถตรวจสอบและโฮสต์ด้วยตนเองได้. การบันทึกหน่วยความจำเปิดเผยตัวระบุที่สนับสนุนแหล่งข้อมูลเพื่อการตรวจสอบ.
ข้อเสีย: ต้องการการรวมเข้ากับลูกค้าและนักพัฒนาที่เข้ากันได้กับ MCP. การลดข้อมูลซ้ำต้องการการตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อความถูกต้องที่สำคัญต่อภารกิจ. มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาและผู้ใช้ที่มีความสามารถ ไม่ใช่ผู้ใช้ทั่วไป.
ข้อดี: ทำงานทั้งหมดบนฮาร์ดแวร์ในท้องถิ่นโดยไม่มีการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์. การจัดทำดัชนีระดับย่อหน้าจะทำให้สามารถค้นหาข้อความที่แน่นอนภายในไฟล์ขนาดใหญ่ได้. การตั้งค่า MCP ด้วยคำสั่งเดียว (gno mcp install) เชื่อมต่อเอเจนต์ได้อย่างรวดเร็ว. จัดการไฟล์ Markdown, PDF, DOCX, XLSX, PPTX และไฟล์ข้อความธรรมดา.
ข้อเสีย: ต้องดาวน์โหลดโมเดลท้องถิ่นเบื้องต้นก่อนการใช้งานแบบออฟไลน์เต็มรูปแบบ. การตั้งค่าขั้นสูงใช้ Node.js หรือ Bun และขั้นตอนบรรทัดคำสั่งบางอย่าง. การจัดทำดัชนีคอลเลกชันขนาดใหญ่ต้องการพื้นที่ดิสก์และเวลาในการสร้าง.
