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Code research platform for AI agents: local + GitHub search, LSP semantics, AST patterns, and compact context. one toolset as MCP or CLI

What it solves

Octocode 是一個代理式研究平台，旨在將 AI 代理與開發者從「猜測驅動」的編程方式轉變為「研究驅動」的編程方式。它提供統一的工具組，從本機工作區與外部來源（GitHub、npm）收集具體證據，讓代理能夠根據實際的程式碼結構與歷史，而非假設，來做出變更與說明。

How it works

Octocode 使用高效能的 Rust 引擎，提供 12 種工具，可透過指令列介面（CLI）或模型上下文協定（MCP）伺服器存取。它整合本機檔案系統、GitHub API 與語言伺服器協定（LSP）伺服器，執行語意導覽與結構分析。為了最佳化 token 使用，它能即時對 70 多種語言的程式碼進行縮小或骨架化，確保代理只收到相關結構而不被樣板噪音干擾。

Who it’s for

此平台為需要研究大型程式碼庫、比較多個儲存庫間模式，並在本機與遠端程式碼中執行深度語意導覽（如解析定義與呼叫層級）的 AI 代理與開發者而建。

Highlights

  • Unified Research Flow: 結合本機搜尋、GitHub 儲存庫/PR 研究與 npm 套件查詢於同一工具組。
  • MCP & CLI Support: 可直接整合至 AI 助手（如 Cursor、VS Code、Windsurf）或作為獨立終端工具使用。
  • Semantic Navigation: 利用 LSP 進行型別導覽，包括呼叫者、被呼叫者與型別定義。
  • Structural Search: 支援使用 AST 形狀的搜尋，透過模式或 YAML 規則避免從註解或字串中產生偽陽性。
  • Token Efficiency: 縮小與骨架化程式碼，以減少在樣板上消耗的 token 數量。
  • Built-in Security: 在內容送達 LLM 前，自動掃描並隱藏機密資訊（AWS、OpenAI 等）。