feat(ai): 添加 AI 智能代码分析功能

examples/ai-config-example.env

@@ -0,0 +1,101 @@
+# MCP Feedback Enhanced - AI 功能配置示例
+# ===========================================
+#
+# 将此文件复制为 .env 并根据需要配置
+
+# ===== AI 功能总开关 =====
+# 是否启用 AI 代码分析功能
+# 值: true/false
+MCP_AI_ENABLED=true
+
+# ===== AI 提供商配置 =====
+# 选择 AI 提供商
+# 可选值: openai, anthropic, ollama
+# - openai: 使用 OpenAI GPT 模型
+# - anthropic: 使用 Anthropic Claude 模型
+# - ollama: 使用本地 Ollama 模型（无需 API 密钥）
+MCP_AI_PROVIDER=ollama
+
+# ===== API 密钥配置 =====
+# 通用 API 密钥（优先级最高）
+# MCP_AI_API_KEY=your-api-key-here
+
+# OpenAI API 密钥
+# OPENAI_API_KEY=sk-...
+
+# Anthropic API 密钥
+# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
+
+# ===== 模型配置 =====
+# 指定使用的模型（可选，不设置则使用默认模型）
+#
+# OpenAI 模型示例:
+# - gpt-4-turbo-preview (默认)
+# - gpt-4
+# - gpt-3.5-turbo
+#
+# Anthropic 模型示例:
+# - claude-3-5-sonnet-20241022 (默认)
+# - claude-3-opus-20240229
+# - claude-3-sonnet-20240229
+#
+# Ollama 模型示例:
+# - qwen2.5-coder:latest (默认，推荐用于代码分析)
+# - codellama:latest
+# - deepseek-coder:latest
+# - llama3:latest
+#
+# MCP_AI_MODEL=gpt-4-turbo-preview
+
+# ===== API 端点配置 =====
+# 自定义 API 基础 URL（可选）
+# 用于使用代理或自托管服务
+#
+# OpenAI 默认: https://api.openai.com/v1
+# Anthropic 默认: https://api.anthropic.com/v1
+# Ollama 默认: http://localhost:11434
+#
+# MCP_AI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
+
+# ===== 示例配置场景 =====
+
+# 场景 1: 使用 OpenAI GPT-4
+# MCP_AI_ENABLED=true
+# MCP_AI_PROVIDER=openai
+# OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
+# MCP_AI_MODEL=gpt-4-turbo-preview
+
+# 场景 2: 使用 Claude 3.5 Sonnet
+# MCP_AI_ENABLED=true
+# MCP_AI_PROVIDER=anthropic
+# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key
+# MCP_AI_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
+
+# 场景 3: 使用本地 Ollama (推荐新手)
+# MCP_AI_ENABLED=true
+# MCP_AI_PROVIDER=ollama
+# MCP_AI_MODEL=qwen2.5-coder:latest
+# (无需 API 密钥)
+
+# ===== Ollama 安装指南 =====
+# 1. 下载安装: https://ollama.com/download
+# 2. 安装模型: ollama pull qwen2.5-coder:latest
+# 3. 验证运行: ollama run qwen2.5-coder:latest
+# 4. 启用本配置即可使用
+
+# ===== 其他 MCP 配置 =====
+# 这些是 mcp-feedback-enhanced 的基础配置
+
+# 调试模式
+MCP_DEBUG=false
+
+# Web UI 配置
+MCP_WEB_HOST=127.0.0.1
+MCP_WEB_PORT=8765
+
+# 桌面应用模式
+MCP_DESKTOP_MODE=false
+
+# 界面语言
+# 可选: zh-TW, zh-CN, en
+MCP_LANGUAGE=zh-CN

examples/ai-integration-example.py

@@ -0,0 +1,289 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+AI 集成完整示例
+===============
+
+演示如何在 MCP Feedback Enhanced 中使用 AI 分析功能。
+"""
+
+import asyncio
+import os
+import sys
+
+# 添加项目路径到 Python 路径
+sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
+
+from src.mcp_feedback_enhanced.ai import AIAnalyzer, AIProvider
+
+
+async def example_basic_analysis():
+    """示例 1: 基础代码分析"""
+    print("=" * 60)
+    print("示例 1: 基础代码分析 (使用 Ollama)")
+    print("=" * 60)
+
+    # 模拟 Git Diff
+    git_diff = """diff --git a/app.py b/app.py
+index 1234567..abcdefg 100644
+--- a/app.py
++++ b/app.py
+@@ -15,8 +15,12 @@ def process_user_input(user_data):
+     # 处理用户输入
+-    result = eval(user_data)  # 危险! 不要使用 eval
+-    return result
++    try:
++        # 使用 json.loads 替代 eval
++        result = json.loads(user_data)
++        return result
++    except json.JSONDecodeError:
++        return {"error": "Invalid JSON"}
+"""
+
+    git_status = """On branch main
+Changes to be committed:
+  modified:   app.py
+"""
+
+    # 创建分析器 (使用 Ollama)
+    analyzer = AIAnalyzer(provider=AIProvider.OLLAMA)
+
+    # 执行分析
+    print("\n🤖 正在分析代码变更...")
+    result = await analyzer.analyze_git_diff(
+        git_diff=git_diff,
+        git_status=git_status,
+        project_context="这是一个 Python Flask Web 应用",
+    )
+
+    # 打印结果
+    print("\n📊 分析结果:")
+    print(f"  变更类型: {result.change_type.value}")
+    print(f"  严重性: {result.severity.value}")
+    print(f"  风险等级: {result.risk_level}")
+    print(f"  破坏性变更: {'是' if result.breaking_changes else '否'}")
+    print(f"\n📋 摘要:\n  {result.summary}")
+    print(f"\n💬 建议的 Commit Message:")
+    print(f"  标题: {result.commit_title}")
+    print(f"  正文:\n{result.commit_body}")
+
+    if result.issues_found:
+        print(f"\n⚠️ 发现的问题:")
+        for i, issue in enumerate(result.issues_found, 1):
+            print(f"  {i}. {issue}")
+
+    if result.suggestions:
+        print(f"\n💡 优化建议:")
+        for i, suggestion in enumerate(result.suggestions, 1):
+            print(f"  {i}. {suggestion}")
+
+    print(f"\n🎯 AI 置信度: {result.confidence_score:.1%}")
+
+
+async def example_openai_analysis():
+    """示例 2: 使用 OpenAI 进行分析"""
+    print("\n\n")
+    print("=" * 60)
+    print("示例 2: 使用 OpenAI GPT-4 分析")
+    print("=" * 60)
+
+    # 检查 API 密钥
+    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+    if not api_key:
+        print("\n⚠️ 未设置 OPENAI_API_KEY 环境变量，跳过此示例")
+        return
+
+    git_diff = """diff --git a/database.py b/database.py
+index abc123..def456 100644
+--- a/database.py
++++ b/database.py
+@@ -10,7 +10,10 @@ class Database:
+     def query(self, sql):
+-        cursor = self.conn.cursor()
+-        cursor.execute(sql)  # SQL 注入风险!
+-        return cursor.fetchall()
++        # 使用参数化查询防止 SQL 注入
++        cursor = self.conn.cursor()
++        # 添加输入验证
++        if not self._is_safe_query(sql):
++            raise ValueError("Unsafe query detected")
++        cursor.execute(sql)
++        return cursor.fetchall()
+"""
+
+    # 创建 OpenAI 分析器
+    analyzer = AIAnalyzer(provider=AIProvider.OPENAI, model="gpt-4-turbo-preview")
+
+    print("\n🤖 正在使用 GPT-4 分析代码...")
+    result = await analyzer.analyze_git_diff(
+        git_diff=git_diff,
+        git_status="modified: database.py",
+        project_context="Python 数据库访问层，需要高安全性",
+    )
+
+    print(f"\n📊 GPT-4 分析结果:")
+    print(f"  变更类型: {result.change_type.value}")
+    print(f"  安全风险: {result.risk_level}")
+    print(f"  Commit: {result.commit_title}")
+
+
+async def example_batch_analysis():
+    """示例 3: 批量分析多个文件"""
+    print("\n\n")
+    print("=" * 60)
+    print("示例 3: 批量分析多个文件变更")
+    print("=" * 60)
+
+    # 模拟多个文件的变更
+    changes = [
+        {
+            "file": "frontend/app.js",
+            "diff": """diff --git a/frontend/app.js
++++ b/frontend/app.js
+@@ -5,3 +5,4 @@
+-const API_URL = "http://api.example.com"
++const API_URL = process.env.REACT_APP_API_URL || "http://localhost:3000"
+""",
+        },
+        {
+            "file": "backend/auth.py",
+            "diff": """diff --git a/backend/auth.py
++++ b/backend/auth.py
+@@ -10,5 +10,8 @@
+-def hash_password(password):
+-    return hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()
++def hash_password(password):
++    # 使用更安全的 bcrypt
++    import bcrypt
++    return bcrypt.hashpw(password.encode(), bcrypt.gensalt())
+""",
+        },
+    ]
+
+    analyzer = AIAnalyzer(provider=AIProvider.OLLAMA)
+
+    print("\n🤖 开始批量分析...")
+
+    # 并发分析多个文件
+    tasks = []
+    for change in changes:
+        task = analyzer.analyze_git_diff(
+            git_diff=change["diff"],
+            git_status=f"modified: {change['file']}",
+            project_context=f"分析文件: {change['file']}",
+        )
+        tasks.append(task)
+
+    results = await asyncio.gather(*tasks)
+
+    # 汇总结果
+    print("\n📊 批量分析结果汇总:")
+    for i, (change, result) in enumerate(zip(changes, results), 1):
+        print(f"\n  {i}. {change['file']}")
+        print(f"     类型: {result.change_type.value}")
+        print(f"     风险: {result.risk_level}")
+        print(f"     摘要: {result.summary}")
+
+
+async def example_custom_prompt():
+    """示例 4: 自定义分析提示词"""
+    print("\n\n")
+    print("=" * 60)
+    print("示例 4: 自定义分析维度")
+    print("=" * 60)
+
+    # 创建自定义分析器类
+    class SecurityFocusedAnalyzer(AIAnalyzer):
+        """专注于安全性的 AI 分析器"""
+
+        def _build_analysis_prompt(self, git_diff, git_status, project_context):
+            """自定义提示词 - 强调安全性分析"""
+            return f"""你是一个网络安全专家和代码审查员。
+
+项目上下文: {project_context}
+
+Git Diff:
+```diff
+{git_diff[:3000]}
+```
+
+请从安全角度深度分析这次代码变更，关注:
+1. **安全漏洞**: SQL 注入、XSS、CSRF、命令注入等
+2. **敏感信息**: API 密钥、密码、token 泄露
+3. **访问控制**: 权限检查、认证绕过
+4. **加密问题**: 弱加密算法、明文存储
+5. **依赖安全**: 第三方库的已知漏洞
+
+以 JSON 格式返回:
+{{
+  "change_type": "fix|feat|refactor|...",
+  "severity": "high|medium|low",
+  "summary": "安全角度的变更摘要",
+  "commit_title": "提交标题",
+  "commit_body": "详细说明",
+  "issues_found": ["安全问题1", "安全问题2"],
+  "suggestions": ["安全建议1", "安全建议2"],
+  "affected_files": ["文件列表"],
+  "risk_level": "high|medium|low",
+  "breaking_changes": false,
+  "confidence_score": 0.95
+}}
+"""
+
+    analyzer = SecurityFocusedAnalyzer(provider=AIProvider.OLLAMA)
+
+    git_diff = """diff --git a/login.py
++++ b/login.py
+@@ -5,3 +5,5 @@
+-password = request.form['password']
+-if password == "admin123":
++password = request.form['password']
++hashed = bcrypt.hashpw(password.encode(), bcrypt.gensalt())
++if bcrypt.checkpw(password.encode(), stored_hash):
+"""
+
+    print("\n🔒 使用安全专注分析器...")
+    result = await analyzer.analyze_git_diff(
+        git_diff=git_diff,
+        git_status="modified: login.py",
+        project_context="用户认证系统",
+    )
+
+    print(f"\n🔍 安全分析结果:")
+    print(f"  风险等级: {result.risk_level}")
+    print(f"  发现问题: {len(result.issues_found)} 个")
+    for issue in result.issues_found:
+        print(f"    - {issue}")
+
+
+async def main():
+    """运行所有示例"""
+    print("\n🚀 MCP Feedback Enhanced - AI 集成示例")
+    print("=" * 60)
+
+    try:
+        # 示例 1: 基础分析 (Ollama)
+        await example_basic_analysis()
+
+        # 示例 2: OpenAI 分析 (需要 API 密钥)
+        await example_openai_analysis()
+
+        # 示例 3: 批量分析
+        await example_batch_analysis()
+
+        # 示例 4: 自定义提示词
+        await example_custom_prompt()
+
+        print("\n\n" + "=" * 60)
+        print("✅ 所有示例运行完成!")
+        print("=" * 60)
+
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ 错误: {e}")
+        import traceback
+
+        traceback.print_exc()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 运行示例
+    asyncio.run(main())