RepoImmune MCP Server

RepoImmune превращает решённые баги репозитория в код-нативные проверки с доказательной базой, к которым могут обращаться люди и кодинг-агенты.

Быстрый старт за 60 секунд

git clone https://github.com/Alex0AI/RepoImmune.git
cd RepoImmune
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
# macOS/Linux: source .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
repoimmune init .
repoimmune check --diff examples/reintroduce-astropy-12907.diff --memory examples/memory
repoimmune replay astropy-12907 --memory examples/memory
repoimmune report --format html

Демо работает офлайн, без ключей и без зависимостей во время выполнения. Проверка намеренно завершается с кодом 2, потому что находит реальную историческую регрессию из Astropy PR #12907.

Related MCP server: aiganak-aiops-mcp

Что такое исполняемая память?

Карточка поведения — это не сводка чата. Она связывает инвариант с кодом до/после, AST-формой, точными символами, регрессионными тестами, коммитами, URL исходников, лицензией, классом доказательности и опциональной капсулой воспроизведения. RepoImmune отказывается продвигать извлечённого кандидата, если цепочка доказательств неполна.

flowchart LR
  I[Issue / report] --> B[Buggy commit]
  B --> F[Failing behavior]
  F --> P[Fix PR / commit]
  P --> T[Regression test]
  T --> S[AST + symbol change]
  S --> V[Repository invariant]
  V --> C[Patch immunity check]

Включённый вертикальный срез обнаруживает именно этот откат:

- cright[-right.shape[0]:, -right.shape[1]:] = right
+ cright[-right.shape[0]:, -right.shape[1]:] = 1

Он сообщает точную строку, объясняет, почему блок из всех единиц исторически был ошибочным, даёт ссылки на issue/PR/merge-коммит и называет pytest-тесты, добавленные вместе с фиксом.

CLI

repoimmune init .
repoimmune mine --repo owner/project
repoimmune check --diff HEAD~1
repoimmune recall "pagination returns duplicate rows"
repoimmune explain <behavior-card-id>
repoimmune replay <capsule-id>
repoimmune report --format html
repoimmune validate <card.json>

check выводит Markdown, JSON или SARIF. mine сохраняет только консервативных кандидатов; он никогда не вызывает LLM и не заявляет карточку поведения на основе одного заголовка.

Интеграции с агентами и CI

• Композитный GitHub Action анализирует diff'ы pull request'ов в режиме только для чтения и загружает доказательства SARIF/Markdown.

• stdio MCP-сервер предоставляет шесть структурированных инструментов только для чтения: search_past_failures, explain_code_history, check_patch_against_memory, list_invariants_for_file, get_regression_test и replay_behavior_case.

• Открытый Agent Skill просит агента вспомнить историю перед рискованными правками и снова перед заявлением о завершении. Он не предоставляет прав на commit, push, merge или обход тестов.

• Статическое демо работает без входа в систему и без API-ключа.

Классы доказательности

Каждый результат явно относится к одному из:

• verified: непосредственно воспроизведено или механически подтверждено первичными доказательствами кода/тестов.

• externally_reported: доверенная запись выполнения из вышестоящего проекта или бенчмарка, не воспроизведённая здесь.

• heuristic: полезный кандидат или сигнал сходства, но не доказательство.

• inconclusive: противоречивые или неполные доказательства.

Оценка сходства никогда не подаётся как доказательство. Находки всегда показывают совпавший код и доказательства из исходников.

В чём отличие

• Память агента/чата: запоминает разговоры или факты о репозитории; RepoImmune извлекает историю кода и создаёт механические проверки, которые переживают любую сессию агента.

• SWE-bench: оценивает, может ли агент исправить issue; RepoImmune превращает решённые issues в долговечные активы предотвращения.

• Статический анализ: исходит из общих правил; RepoImmune изучает специфичные для репозитория инварианты на основе реальных сбоев этого репозитория.

• Генерация тестов: может создавать тесты; RepoImmune сохраняет причинно-следственную связь между отчётом, ошибочным/исправленным кодом, тестом и инвариантом.

• git blame: сообщает, кто и когда; RepoImmune объясняет, почему поведение должно сохраниться, и может это проверить.

См. research-landscape.md для сравнения, подкреплённого доказательствами.

Модель безопасности

Текст issue, комментарии к PR, код, патчи и метаданные репозитория — это недоверенные данные. RepoImmune никогда не интерпретирует их как инструкции. Майнинг использует ограниченные HTTPS-ответы; ссылки (refs) и имена репозиториев проверяются; запуск капсул использует фиксированный argv без шелла, отвергает абсолютные пути и симлинки и завершается по таймауту. Скрипты установки и тесты неизвестных репозиториев по умолчанию не выполняются. См. SECURITY.md и docs/threat-model.md.

Текущий охват и честные ограничения

Альфа-версия глубоко поддерживает Python AST и pytest-доказательства. Для TypeScript/TSX есть опциональный зафиксированный адаптер tree-sitter для нормализованной структуры и извлечения вызовов; JavaScript использует детерминированную токенную структуру, а Jest/Vitest могут быть записаны как тестовые доказательства. Межпроцедурная достижимость в рамках всей программы, автоматическое восстановление окружения вышестоящего проекта и широкая языковая поддержка — пункты дорожной карты. Карточки масштаба датасета остаются externally_reported, пока не воспроизведены; встроенный вертикальный срез Astropy — единственная локально проверенная поведенческая капсула в v0.1.0.

Воспроизводимость

python scripts/build_research_snapshot.py --limit 500 --cards 120
python scripts/run_experiments.py
pytest
coverage run -m pytest && coverage report
ruff check . && mypy src/repoimmune

Все опубликованные числа регенерируются в research/results.json; классификации и ограничения сохраняются, включая неуспешные или неопределённые случаи. Происхождение данных находится в DATA_SOURCES.md, THIRD_PARTY.md и research/data-card.md.

Зафиксированный снимок v0.1 содержит 500 кандидатов, 120 карточек поведения, 12 репозиториев и 30 лёгких структурных капсул. На детерминированных мутациях он обнаружил 120/120 точных исторических откатов и 120/120 удалений защищённых утверждений; рефакторинги с теми же символами и фиксированной формой дали 9/120 ложных срабатываний (7,5%). Поиск на основе заголовков достиг Recall@5/MRR 1.0/1.0, но это явно тест конвейера на том же источнике. Независимая точность майнинга и контролируемый A/B-тест агентов остаются неубедительными.

Участие в разработке

Прочитайте CONTRIBUTING.md, дорожную карту и схему карточки поведения, прежде чем предлагать новый майнер или источник доказательств. Лицензия Apache-2.0.

中文说明：README.zh-CN.md