AutoDev занимает лидирующие позиции: двунаправленное включение протокола MCP, создание новой экосистемы инструментов для кодирования ИИ

В области кодирования ИИ вопрос о том, как заставить интеллектуальные тела (агенты) ИИ более эффективно использовать инструменты для выполнения сложных задач по разработке программного обеспечения, вызывает серьезную озабоченность. "Вызов использования инструмента/функции" - ключевая технология, родившаяся в этом контексте. Идеальный процесс разработки программного обеспечения, помимо самой интегрированной среды разработки (IDE) и ее богатой экосистемы плагинов, также неотделим от ряда внешних инструментов, таких как система контроля версий Git, технология контейнеризации Docker, платформа оркестровки контейнеров Kubernetes, инструменты непрерывной интеграции/непрерывной доставки Jenkins и так далее. Как дать ИИ возможность воспринимать и умело использовать эти инструменты, стало ключом к улучшению возможностей кодирования ИИ.

Недавно появился инструмент для кодирования ИИ AutoDev объявила о крупном обновлении, в котором реализована двунаправленная интеграция с протоколом Model Context Protocol (MCP). Это означает, что AutoDev можно использовать не только в качестве MCP Он также может использоваться в качестве MCP-клиента для вызова различных инструментов из экосистемы MCP. Эта инновационная инициатива, несомненно, дает новые идеи для будущего направления развития инструментов кодирования ИИ.

От дополнительных решений AI Agent до AutoDev как услуги MCP

В более широком сценарии автоматизированного использования компьютеров IDE являются лишь одним из многих инструментов, к которым могут обращаться агенты ИИ. В настоящее время развитие ИИ-агентов находится на постепенной стадии. Традиционные пользовательские интерфейсы (UI) работают неэффективно, что ограничивает возможности автоматизации Агентов ИИ. В результате модель кодирования ИИ, ориентированная на IDE, все еще доминирует, но в будущем неизбежен переход к модели, ориентированной на инструменты агентов, когда агенты ИИ смогут автономно работать с браузерами для получения информации о требованиях, запускать IDE для написания кода, вызывать инструменты DevOps для публикации приложений и даже выполнять более широкий спектр операций по автоматизации.

Перед лицом волны обращений к инструментам AI Agent компания AutoDev взяла на себя инициативу и позиционирует себя как MCP-сервис. Это означает, что любой агентский инструмент, поддерживающий протокол MCP, такой как Cursor, Cline, GitHub и т. д., сможет вызывать службу MCP. Второй пилот и другие, могут напрямую обращаться к услугам, предоставляемым AutoDev, чтобы получить доступ к высококачественной контекстной информации в среде IDE. Этот сдвиг разрушает барьеры между инструментами и закладывает основу для более надежной экосистемы кодирования ИИ.

От MCP, т.е. Agent Tool eco, к службе MCP, т.е. команде AutoDev.

В прошлом AutoDev сосредоточился на создании сквозного процесса разработки с помощью искусственного интеллекта, используя экосистему IDE и систему плагинов. По мере того как AutoDev интегрирует все больше плагинов, потребность в инструменте-агенте становится все более очевидной.

Инструмент для агентов закладывает основу для возможностей ИИ IDE

Сравнение множества инструментов для кодирования ИИ, представленных на рынке, показывает, что инструменты на основе VSCode весьма однородны по функциональности, а набор предоставляемых ими инструментов зачастую схож. Однако плагины для кодирования ИИ, интегрированные в платформу JetBrains IDE, такие как AutoDev и JetBrains Junie, демонстрируют гораздо большую мощность, предоставляя более глубокие возможности IDE, включая анализ абстрактного синтаксического дерева (AST), отладку кода, поиск полных квалифицированных имен (FQN) и многое другое.

Если инструменты для кодирования ИИ на базе VSCode обычно предлагают около десяти инструментов, то плагины для кодирования ИИ на платформе JetBrains - около двадцати, но это лишь вершина айсберга с точки зрения базовых возможностей IDE. По мере распространения технологии кодирования ИИ на более широкие области, такие как анализ требований, развертывание, эксплуатация и обслуживание, богатство и специализация экосистемы инструментов становятся еще более востребованными.

MCP Восхождение экосистемы открытого исходного кода

Контекстный протокол модели (MCP) был разработан Антропология (компания, создавшая модель Claude), призвана предоставить стандартизированный набор интерфейсов для приложений Large Language Model (LLM), обеспечивающих легкий доступ к внешней информации, инструментам и ресурсам. Хотя AutoDev уже обладает широкими возможностями настройки, например, поддержкой пользовательских агентов, он все еще имеет ограничения в условиях быстро меняющегося технологического ландшафта и разнообразных потребностей пользователей:

• Непредсказуемость инструментов: многие компании или организации имеют собственные инструменты, которые сложно предварительно интегрировать в общие платформы, такие как AutoDev.
• Экосистема MCP: протокол MCP и связанная с ним экосистема инструментов быстро развиваются и постепенно становятся отраслевым стандартом. Особенно после внедрения протокола MCP такими новыми инструментами программирования, как Cursor и Cline, за рубежом появилось большое количество MCP-сервисов и реализаций с открытым исходным кодом, создав оживленную экосистему.

AutoDev × MCP: двустороннее расширение возможностей для создания открытой платформы кодирования ИИ

Основываясь на глубоком понимании тенденций кодирования AI и ценности протокола MCP, компания AutoDev запустила инновационную программу двустороннего расширения возможностей AutoDev × MCP. А именно:

• AutoDev в качестве сервера MCP: AutoDev может выступать в качестве поставщика услуг MCP, открывая свои возможности и услуги для любого инструмента Agent Tool.
• AutoDev как клиент MCP: AutoDev может выступать в качестве потребителя услуг MCP, вызывая богатый набор инструментов и услуг в экосистеме MCP.

Благодаря этим двум моделям AutoDev не только использует ресурсы экосистемы MCP, но и закладывает прочную основу для расширения и раскрытия своих возможностей.

AutoDev как сервер MCP: открытые контексты IDE

AutoDev построен с возможностью работы в качестве MCP-сервера на основе MCP-решения платформы JetBrains (функциональность MCP необходимо включить вручную). Пользователи могут настроить его в формате JSON следующим образом Клайн Пример конфигурации в плагине:

{
"mcpServers": {
"AutoDev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jetbrains/mcp-proxy"
],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}

В текущей версии AutoDev опирается в основном на базовые возможности, предоставляемые официальным представителем, и первоначально расширяет некоторые инструменты, связанные с базами данных. В будущем, по мере становления и развития отечественной экосистемы MCP, AutoDev будет расширять свои возможности в качестве MCP-сервера.

AutoDev как клиент MCP: расширение границ инструментария

Пользователи могут настроить службу MCP на странице Custom Agent в AutoDev. Ниже приведен пример службы файловой системы, предоставляемой MCP:

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

После настройки инструменты, предоставляемые этой службой MCP, могут быть вызваны в AutoDev. Например, служба файловой системы может предоставлять инструмент list_directory, который можно вызвать в AutoDev в виде команды DevIns Command:

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

Благодаря мощной функциональности DevIns Command в AutoDev вы можете вызывать любые службы MCP из AutoDev и даже интеллектуально программировать и использовать эти инструменты с помощью агента.

заключительные замечания

Двунаправленное использование протокола MCP компанией AutoDev - это не только технологическая модернизация, но и важный скачок в концепции развития инструментов для кодирования ИИ. Приняв экосистему MCP, AutoDev разрушает закрытый характер традиционных инструментов кодирования ИИ и создает более открытую, гибкую и масштабируемую платформу. Это говорит о том, что будущие инструменты для кодирования ИИ будут уделять больше внимания экологическому сотрудничеству и взаимосвязи инструментов, а также совместно продвигать разработку программного обеспечения с помощью ИИ к новым высотам.