MCP助手Sublime插件
项目介绍
MCPHelper – Sublime Text 插件
这是一个 Sublime Text 插件，它将您的编辑器连接到本地的 模型上下文协议（MCP）服务器，让您可以直接在选定的代码上使用 OpenAI 或 Gemini 驱动的工具。
✨ 功能
- 从纯文本提示生成代码
- 审查代码以查找错误、安全漏洞或改进之处
- 重构代码以提高可读性、可维护性和性能
- 在不同语言之间翻译代码，如 Python、JavaScript、Bash 等
- 配置设置，包括 MCP 服务器 URL、超时时间和模型参数
- 菜单集成，方便访问所有命令
- 强大的错误处理，带有用户友好的错误消息
- 调试模式用于故障排除
🖼️ 演示
这是插件在 Sublime Text 中的样子：
🚀 安装
快速开始
-
从此仓库下载插件文件
-
复制到您的 Sublime Text 用户包文件夹：
- Windows:
%APPDATA%\Sublime Text\Packages\User\ - macOS:
~/Library/Application Support/Sublime Text/Packages/User/ - Linux:
~/.config/sublime-text/Packages/User/
- Windows:
-
重启 Sublime Text
-
配置您的 MCP 服务器（参见下面的配置部分）
详细安装
完整的安装说明，请参阅 INSTALLATION.md。
⚙️ 配置
1. MCP 服务器设置
确保您的本地 MCP 服务器正在运行，并且可以在配置的 URL 上访问（默认：http://localhost:8000/mcp.json/）
2. 插件设置
打开 Sublime Text 设置：
- 转到
首选项 > 包设置 > MCPHelper > 设置 - 或直接编辑设置文件
默认设置：
{
"mcp_server_url": "http://localhost:8000/mcp.json/",
"timeout_seconds": 120,
"show_debug_output": false,
"default_model": "gpt-4o",
"default_temperature": 0.2,
"default_max_tokens": 512
}
3. MCP 服务器工具
您的 MCP 服务器应该配置了如下工具：
@mcp.tool(name="llm_generate_code_openai", description="使用 OpenAI 生成代码")
async def generate_code_openai(params: dict) -> dict:
# 在这里集成 OpenAI
return {"results": [{"data": "生成的代码"}]}
📖 使用
命令面板
-
在任何文件中选择代码
-
按
Ctrl+Shift+P -
选择以下之一：
MCP: 生成代码MCP: 审查代码MCP: 重构代码MCP: 翻译代码
菜单
- 在任何文件中选择代码
- 转到
MCP Helper菜单 - 选择您想要的操作
键盘快捷键（可选）
添加到您的键位绑定文件（首选项 > 键位绑定）：
[
{
"keys": ["ctrl+shift+g"],
"command": "mcp_generate_code"
},
{
"keys": ["ctrl+shift+r"],
"command": "mcp_review_code"
},
{
"keys": ["ctrl+shift+f"],
"command": "mcp_refactor_code"
},
{
"keys": ["ctrl+shift+t"],
"command": "mcp_translate_code"
}
]
🔧 故障排除
常见问题
-
“无法连接到 MCP 服务器”
- 确保您的 MCP 服务器正在运行
- 检查设置中的 URL
- 确认服务器可以在配置的端点上访问
-
“MCP 工具错误”
- 查看您的 MCP 服务器日志
- 确认工具名称与您的服务器配置匹配
- 确保 API 密钥已在您的 MCP 服务器中正确配置
-
“未选择文本”
- 在运行命令前选择一些代码
- 命令需要文本选择才能工作
调试模式
在设置中启用调试输出：
{
"show_debug_output": true
}
这将在 Sublime Text 控制台中显示详细的请求/响应信息。
访问控制台
查看调试输出：
- 转到
视图 > 显示控制台 - 查找以 "MCP" 开头的消息
🧩 扩展
您可以通过子类化 McpBaseCommand 并自定义 build_params() 来添加新的命令：
class McpCustomCommand(McpBaseCommand):
TOOL_NAME = "您的自定义工具"
def build_params(self, selected_text, extra_input=None):
return {
"prompt": f"自定义提示：{selected_text}",
"language": "python"
}
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE。
👤 作者
David Donohue
旨在通过本地优先的心态简化 LLM 辅助开发。
⚠️ 重要： 此插件需要在您的本地机器上运行 MCP 服务器。您必须在 MCP 服务器中配置自己的 OpenAI 或 Gemini API 密钥。此插件不直接处理身份验证或发出 API 请求——它只是与您的本地 MCP 服务器通信，触发您已定义的工具。