Mcp Ossinsight

Mcp Ossinsight

🚀 OSSInsight开源情报分析系统-MCP服务器

OSSInsight开源情报分析系统-MCP服务器基于OSSInsight构建,为GitHub个人、组织和项目提供全方位的数据洞察与分析功能。它支持仓库级别的代码依赖关系分析、开发行为模式识别、项目健康度评估等核心能力,助力用户深入了解开源项目的各个方面。

🚀 快速开始

环境要求

  • 操作系统:Linux(推荐)或macOS
  • 内存:>=4GB
  • 存储:>=20GB可用空间
  • 语言:Node.js v16+

安装步骤

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/ossinsight/mcp-server.git
cd mcp-server
  1. 安装依赖:
npm install
  1. 启动服务:
npm run start

配置说明

核心配置文件:config.js

module.exports = {
api_key: 'your_api_token',
db_config: {
host: 'localhost',
port: 27017,
name: 'ossinsight'
},
log_level: 'info',
model_version: 'v1.0.0'
}

日志配置:logging.json

{
"loggers": {
"defaultLogger": {
"level": "info",
"handlers": ["consoleHandler"],
"formatter": "%d-%b-%Y %H:%M:%S % levelname % message"
}
},
"handlers": {
"consoleHandler": {
"type": "CONSOLE"
}
}
}

✨ 主要特性

1. 代码依赖图谱分析

  • 功能描述:基于OSSInsight知识库构建开源项目的代码依赖关系网络,展示项目间的依赖关系和版本更新情况。
  • 输入参数
    • project_id(字符串):目标项目的唯一标识符
    • dependency_level(可选整数):依赖层级深度,默认值为2级
  • 输出结果
    • 关键依赖项清单
    • 依赖关系网络图谱数据
    • 供应链攻击面分析报告

2. 开发者行为建模

  • 功能描述:通过统计学习方法建模开发者的编程习惯和代码风格,识别异常或高风险行为模式。
  • 输入参数
    • developer_id(字符串):目标开发者账户信息
    • time_window(可选时间区间):指定的时间窗口,默认为最近一年
  • 输出结果
    • 开发者行为特征向量
    • 编码习惯分析报告
    • 行为风险评分

3. 组织架构优化建议

  • 功能描述:基于组织内开源项目的依赖关系和代码质量,提供组织架构改进建议。
  • 输入参数
    • organization_name(字符串):目标组织名称
    • category(可选字符串):分析类别(如"dependency", "quality", "activity")
  • 输出结果
    • 组织架构评估报告
    • 改进建议清单
    • 关键指标可视化图表

💻 使用示例

基础用法

示例1:获取项目依赖图谱

const mcp = require('mcp-client');

mcp.getProjectDependencies('project123', { level: 2 })
.then(dependencies => {
console.log(dependencies);
})
.catch(err => {
console.error(err);
});

示例2:分析开发者行为

const mcp = require('mcp-client');

mcp.analyzeDeveloperBehavior('dev456', { window: '1y' })
.then(report => {
console.log(report);
})
.catch(err => {
console.error(err);
});

🔧 技术细节

数据获取机制

  1. API数据接口:通过OSSInsight提供的RESTful API获取项目和依赖信息。
  2. 日志文件解析:分析项目的Git仓库历史提交日志,提取开发者行为数据。
  3. 三方数据库集成:整合Maven Central、npm registry等依赖存储库的数据。

模型训练流程

  1. 特征工程
    • 提取代码风格特征(如函数复杂度、命名规范)
    • 分析开发频率和时间分布
    • 统计依赖变更历史
  2. 模型训练
    • 使用XGBoost构建分类模型
    • 采用K-means进行聚类分析
  3. 评估优化
    • 通过AUC、F1等指标评估模型性能
    • 进行交叉验证和超参数调优

📚 详细文档

系统架构图

[用户请求] --> [API Gateway] --> [服务网关]
||||
[身份认证]    [日志分析]
||              ||
[开发者行为]  [项目依赖关系]
|                |
[模型训练模块]  [数据处理模块]

[结果存储] <--- [分析引擎]

技术支持

如需技术支持或报告问题,请访问项目主页: https://github.com/ossinsight/mcp-server

更新日志

v1.0.0(2023-10-10)

  • 初始版本发布
  • 提供基本的依赖分析和开发者行为分析功能

v1.1.0(2023-10-25)

  • 新增组织架构优化建议模块
  • 优化模型训练效率,提升分析速度
  • 0 关注
  • 0 收藏,19 浏览
  • system 提出于 2025-09-22 04:03

相似服务问题

相关AI产品