AI导哈

代码库智能查询工具

PANOPTICON是一个模块化工具集，通过集成现有工具将本地代码库暴露给语言模型套件，实现低成本高效查询和实时同步文档。

  • by krampus-nuggets
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 krampus-nuggets/panopticon

使用说明

圆形监狱

🚧 This project is in its early stages and is currently under active development 🚧

这个项目是一个模块化的拼凑，有目的地集成现有的工具，将本地代码库暴露给一套语言模型。该策略通过在本地处理常规查询来优先考虑成本效益，为高复杂性任务保留基于云的模型，如Claude。一个显著的优势是由此产生的“始终在线”文档，随着代码的发展，它保持同步和可查询。

1.使用的工具

2.入门

👨🏾‍🔧 It is assumed that you already have UV, Python, Ollama, VS Code IDE (or equivalent) & Continue Extension installed. If not, please install them before proceeding. 👩🏾‍🔧

2.1安装依赖项- uv sync

2.2拉动所需型号：

  • 确保OLAMA正在运行
  • ollama pull deepseek-coder-v2:lite
  • ollama pull nomic-embed-text

2.3替换占位符- "your/path/to/main.py" -在此处的Continue MCP Server配置文件中包含您的PATH- .continue\mcpServers\pano.yaml

2.4确保您的Continue本地配置内容与- continue_local_example.yaml -config

示例-光标IDE

2.5索引代码库- uv run main.py index

2.6现在，您应该能够看到您的MCP服务器并查询您的代码库： （见下文）

2.6.a MCP Connection 2.6.b Ollama Models
2.6.c Successful Query to Codebase

3.进行中特征

🟧 切换到基于文件更改的索引策略
🟧 提高可用性，允许为任何项目进行插入式设置
🟧 评估其他模型的性能和可用性 （例如- qwen3-embedding:0.6b 随着 qwen3.5:9b)

相关 MCP