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Ask the oracle when you're stuck. Invoke GPT-5 Pro with a custom context and files.

解决的问题

Oracle 专为需要对项目进行第二模型审查的开发者和编码代理设计。它通过将提示和选定的项目文件自动打包到上下文窗口中，解决了手动复制粘贴文件到 AI 模型以获取审查或审计的痛点。

工作原理

Oracle 作为 CLI 和 MCP 服务器运行。用户可以选择文件、目录或通配符（支持排除项）来创建上下文包。该包随后通过 API（支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI 和 OpenRouter）或通过已登录的浏览器会话（使用 Chrome 自动化访问 ChatGPT 和 Gemini）发送至 AI 模型。

适用人群

专为需要基于项目特定内容的、有依据的 AI 审查和审计的开发者和编码代理打造。

主要亮点

  • 灵活的上下文控制：支持文件、目录和通配符（含排除项），可精确定义上下文范围。
  • 多引擎模式：提供 API 模式用于自动化，浏览器模式用于复用已登录会话，渲染模式用于本地检查提示包内容。
  • 会话管理：将运行记录存储在本地会话中，支持重新连接长响应、重播答案和进行后续查询。
  • 多模型支持：可同时在多个模型上运行单个提示，以比较输出并追踪成本。
  • MCP 集成：包含 oracle-mcp stdio 服务器，可与 Claude Code、Codex、Cursor 等 MCP 客户端集成。

相关

  • 项目
    oracle/mcp

    Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现，以语言无关的方式公开 Oracle Cloud 工具（通过 OCI SDK、OCI CLI、Java、JavaScript 等）。包括多语言服务器、共享认证、容器支持，以及与 Cline、Cursor 和 MCPHost 等 MCP 客户端的集成。用于原型设计和学习，不用于生产。

  • 项目
    apify/mcpc

    mcpc 是 Model Context Protocol (MCP) 的通用命令行客户端。它将每个 MCP 操作——工具、提示、资源、任务、技能、OAuth 身份验证,甚至实验性的 x402 支付——映射为直观的 shell 命令。它专为 AI 智能体和开发人员设计,让您可以使用标准 Unix 工具(例如 jq、xargs)检查、调试和编写 MCP 工作流脚本。功能包括持久命名会话、通过 `grep` 进行渐进式工具发现、JSON 专用输出模式、安全的 OAuth 2.1 存储(OS 钥匙串或受保护的文件)、AI 沙盒以及轻量级跨平台支持。

  • 项目
    microsoft/mcp

    模型上下文协议（MCP）是一种开放标准，使AI应用能够以一致的方式连接到数据源和工具。此仓库提供了核心基础设施以及一系列官方Microsoft服务器，用于将Azure、GitHub和Microsoft 365等服务与AI代理集成。

  • 项目
    1mcp-app/agent

    1MCP 是一个 Node.js 运行时，它将多个 MCP 服务器聚合到一个进程中，并为 AI 编码代理（Codex、Claude、Cursor）提供 CLI 模式。代理逐步发现工具（指令 → 检查 → 运行），减少配置和工具蔓延，同时共享认证、预设和每个仓库的模板。

  • 项目
    googleapis/gcloud-mcp

    一系列 Model Context Protocol (MCP) 服务，让 AI 助手能够通过 gcloud CLI 和各种云端 API，使用自然语言与 Google Cloud 进行交互。