AutoDev übernimmt die Führung: Bidirektionale Freigabe des MCP-Protokolls, Aufbau eines neuen Ökosystems von KI-Codierwerkzeugen

Im Bereich der KI-Codierung ist die Frage, wie man intelligente KI-Körper (Agenten) dazu bringen kann, Werkzeuge effektiver zu nutzen, um komplexe Softwareentwicklungsaufgaben zu erledigen, ein zentrales Thema von großer Bedeutung. Tool Use/Function calling" ist eine Schlüsseltechnologie, die in diesem Zusammenhang entstanden ist. Ein perfekter Softwareentwicklungsprozess ist neben der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) selbst und ihrem reichhaltigen Plug-in-Ökosystem untrennbar mit einer Reihe von externen Tools verbunden, z. B. dem Versionskontrollsystem Git, der Containerisierungstechnologie Docker, der Container-Orchestrierungsplattform Kubernetes, den Tools für die kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung Jenkins usw. Die Frage, wie KI in die Lage versetzt werden kann, diese Tools wahrzunehmen und geschickt zu nutzen, ist der Schlüssel zur Verbesserung der KI-Codierfähigkeiten.

Kürzlich wurde das KI-Codierungstool AutoDev kündigte ein wichtiges Update an, in dessen Mittelpunkt die Implementierung einer bidirektionalen Integration mit dem Model Context Protocol (MCP) steht. Dies bedeutet, dass AutoDev nicht nur als eine MCP Es kann auch als MCP-Client verwendet werden, um verschiedene Tools aus dem MCP-Ökosystem aufzurufen. Diese innovative Initiative liefert zweifellos neue Ideen für die künftige Entwicklungsrichtung von KI-Codierungstools.

Von inkrementellen KI-Agent-Lösungen bis zu AutoDev als MCP-Dienst

Im größeren Szenario der automatisierten Computernutzung sind IDEs nur eines von vielen Werkzeugen, die von KI-Agenten genutzt werden können. Derzeit befindet sich die Entwicklung von KI-Agenten in einer schrittweisen Phase. Traditionelle Benutzeroberflächen (UIs) arbeiten ineffizient, was die Automatisierungsmöglichkeiten von KI-Agenten einschränkt. Infolgedessen ist das IDE-zentrierte KI-Codierungsmodell immer noch vorherrschend, aber der künftige Trend wird unweigerlich zu einem Agententool-zentrierten Modell führen, bei dem KI-Agenten autonom Browser manipulieren können, um Anforderungsinformationen zu erhalten, IDEs zum Schreiben von Code starten, DevOps-Tools zur Veröffentlichung von Anwendungen aufrufen und sogar eine breitere Palette von Automatisierungsvorgängen durchführen können.

Angesichts der Welle von Aufrufen zu KI-Agententools hat AutoDev die Führung übernommen und sich als MCP-Dienst positioniert. Das bedeutet, dass jedes Agententool, das das MCP-Protokoll unterstützt, wie z. B. Cursor, Cline, GitHub usw., in der Lage sein wird, es als Dienst zu nutzen. Kopilot und mehr, können die von AutoDev bereitgestellten Dienste direkt aufrufen, um Zugang zu hochwertigen Kontextinformationen in der IDE-Umgebung zu erhalten. Dadurch werden die Barrieren zwischen den Tools abgebaut und die Grundlage für ein robusteres KI-Coding-Ökosystem geschaffen.

Von MCP, d. h. Agent Tool eco, zum MCP-Dienst, d. h. zum AutoDev-Befehl.

In der Vergangenheit konzentrierte sich AutoDev auf den Aufbau eines durchgängigen KI-unterstützten Entwicklungsprozesses durch Nutzung des IDE-Ökosystems und des Plug-in-Systems. Da AutoDev immer mehr Plug-ins integriert, ist der Bedarf an einem Agententool immer größer geworden.

Agenten-Tool legt den Grundstein für KI-IDE-Fähigkeiten

Ein Vergleich der vielen auf dem Markt befindlichen KI-Coding-Tools zeigt, dass VSCode-basierte Tools in Bezug auf die Funktionalität sehr homogen sind und das Toolset, das sie bieten, oft ähnlich ist. Die in die JetBrains-IDE-Plattform integrierten KI-Plug-ins wie AutoDev und JetBrains Junie sind jedoch wesentlich leistungsfähiger und bieten tiefere IDE-Funktionen wie AST-Analyse (Abstract Syntax Tree), Code-Debugging, FQN-Lookup (Fully Qualified Name) und mehr.

Während VSCode-basierte KI-Codierungstools in der Regel etwa zehn Tools anbieten, bieten die KI-Codierungs-Plug-ins der JetBrains-Plattform etwa zwanzig, aber das ist nur die Spitze des Eisbergs in Bezug auf die grundlegenden Fähigkeiten der IDE. Da sich die KI-Codierungstechnologie auf weitere Bereiche wie Anforderungsanalyse, Bereitstellung sowie Betrieb und Wartung ausdehnt, wird die Fülle und Spezialisierung des Tool-Ökosystems noch anspruchsvoller.

MCP Der Aufschwung des Open-Source-Ökosystems

Das Model Context Protocol (MCP) wurde entwickelt von Anthropisch (das Unternehmen, das hinter dem Claude-Modell steht), zielt darauf ab, eine standardisierte Reihe von Schnittstellen für Large Language Model (LLM)-Anwendungen bereitzustellen, die einen einfachen Zugang zu externen Informationen, Tools und Ressourcen ermöglichen. Obwohl AutoDev bereits über starke Anpassungsfähigkeiten verfügt, wie z. B. die Unterstützung für benutzerdefinierte Agenten, stößt es angesichts der sich schnell verändernden Technologielandschaft und der vielfältigen Nutzerbedürfnisse immer noch an Grenzen:

• Unvorhersehbarkeit von Tools: Viele Unternehmen oder Organisationen verfügen über unternehmensinterne, maßgeschneiderte Tools, die sich nur schwer in gängige Plattformen wie AutoDev vorintegrieren lassen.
• Boomendes MCP-Ökosystem: Das MCP-Protokoll und das dazugehörige Tool-Ökosystem entwickeln sich rasch und werden allmählich zu einem Industriestandard. Insbesondere nach der Einführung des MCP-Protokolls durch aufkommende Programmiertools wie Cursor und Cline sind in Übersee zahlreiche MCP-Dienste und Open-Source-Implementierungen entstanden, die ein dynamisches Ökosystem bilden.

AutoDev × MCP: Beidseitige Befähigung zum Aufbau einer offenen KI-Codierungsplattform

Auf der Grundlage seines umfassenden Verständnisses von KI-Codierungstrends und des Wertes des MCP-Protokolls hat AutoDev das innovative AutoDev × MCP-Programm zur gegenseitigen Befähigung ins Leben gerufen. Im Einzelnen:

• AutoDev als MCP-Server: AutoDev kann als MCP-Dienstanbieter fungieren und seine Funktionen und Dienste für jedes Agententool zugänglich machen.
• AutoDev als MCP-Client: AutoDev kann als Verbraucher von MCP-Diensten fungieren und die zahlreichen Werkzeuge und Dienste des MCP-Ökosystems nutzen.

Mit diesen beiden Modellen nutzt AutoDev nicht nur die Ressourcen des MCP-Ökosystems, sondern schafft auch eine solide Grundlage für die Erweiterung und Öffnung seiner Möglichkeiten.

AutoDev als MCP-Server: Offene IDE-Kontexte

AutoDev ist in der Lage, als MCP-Server auf der Grundlage der MCP-Lösung der JetBrains-Plattform zu fungieren (die MCP-Funktionalität muss manuell aktiviert werden). Benutzer können es im JSON-Format wie folgt konfigurieren Cline Beispielkonfiguration im Plugin:

{
"mcpServer": {
"AutoDev": {
"Befehl": "npx",
"args": [
"-y".
"@jetbrains/mcp-proxy"
],, "deaktiviert": falsch, falsch, falsch, falsch
"deaktiviert": false,
"autoApprove": []
}
}
}

In der aktuellen Version basiert AutoDev hauptsächlich auf den grundlegenden Funktionen, die der offizielle Server bietet, und erweitert zunächst einige datenbankbezogene Tools. In Zukunft wird AutoDev mit der Reifung und Entwicklung des heimischen MCP-Ökosystems seine Fähigkeiten als MCP-Server weiter ausbauen.

AutoDev als MCP-Client: Ausweitung der Werkzeuggrenzen

Benutzer können den MCP-Dienst auf der Seite "Benutzerdefinierter Agent" von AutoDev konfigurieren. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für den von MCP bereitgestellten Dateisystemdienst:

{
"mcpServer": {
"filesystem": {
"Befehl": "npx",
"args": [
"-y".
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Volumes/source/ai/auto-dev"
]
}
}
}

Einmal konfiguriert, können die von diesem MCP-Dienst bereitgestellten Werkzeuge in AutoDev aufgerufen werden. Ein Dateisystemdienst kann zum Beispiel ein list_directory-Tool bereitstellen, das in AutoDev in Form eines DevIns-Befehls aufgerufen werden kann:

/list_directory
``json
{
"path":"/Volumes/source/ai/autocrud/docs/mcp"
}

Mit der leistungsstarken DevIns-Befehlsfunktionalität von AutoDev haben Sie die Flexibilität, jeden MCP-Dienst aus AutoDev heraus aufzurufen und diese Tools sogar intelligent über den Agenten zu programmieren und zu verwenden.

Schlussbemerkungen

Die bidirektionale Ermächtigung des MCP-Protokolls durch AutoDev ist nicht nur ein technologisches Upgrade, sondern auch ein wichtiger Sprung im Entwicklungskonzept von KI-Codierungstools. Durch die Einbeziehung des MCP-Ökosystems durchbricht AutoDev die Abschottung traditioneller KI-Codierwerkzeuge und baut eine offenere, flexiblere und skalierbarere Plattform auf. Dies deutet darauf hin, dass künftige KI-Codierwerkzeuge der ökologischen Zusammenarbeit und der Vernetzung von Werkzeugen mehr Aufmerksamkeit schenken und gemeinsam die KI-gestützte Softwareentwicklung auf ein neues Niveau heben werden.