# 🤖 AI编辑器集成指南 v2.0

本指南详细介绍如何将**CodeLens - 智能代码搜索引擎**集成到各种AI编辑器中，包括Trae AI、Claude Desktop、Cursor等主流工具。

## 📋 目录

- [概述](#概述)
- [快速开始](#快速开始)
- [Trae AI 集成](#trae-ai-集成)
- [Claude Desktop 集成](#claude-desktop-集成)
- [Cursor 集成](#cursor-集成)
- [VS Code 集成](#vs-code-集成)
- [配置优化](#配置优化)
- [故障排除](#故障排除)
- [最佳实践](#最佳实践)

## 🎯 概述

**CodeLens - 智能代码搜索引擎 v2.0** 是基于**Model Context Protocol (MCP)**标准的精简版代码搜索服务，专为AI编辑器集成优化：

### ✨ 核心特性

- 🚀 **极速启动** - 优化的启动流程，4秒内完成初始化
- 🎯 **AI优化** - 专为AI编辑器设计的响应格式和上下文感知
- 📦 **精简依赖** - 移除Web组件，专注MCP协议支持
- 🔍 **智能搜索** - 支持24种编程语言的语法感知搜索
- ⚡ **实时响应** - 毫秒级搜索和分析响应
- 🛡️ **安全可靠** - 严格的路径控制和文件大小限制

### 🎨 支持的AI编辑器

| 编辑器 | 状态 | 特色功能 |
|--------|------|----------|
| **Trae AI** | ✅ 完全支持 | 智能代码分析和建议 |
| **Claude Desktop** | ✅ 完全支持 | 上下文感知搜索 |
| **Cursor** | ✅ 完全支持 | 代码补全和重构 |
| **VS Code** | ✅ 通过MCP扩展 | 通用MCP客户端支持 |
| **Continue.dev** | ✅ 社区支持 | 开源AI编程助手 |
| **Zed Editor** | 🔄 实验性支持 | 高性能编辑器 |

## 🚀 快速开始

### 1. 环境准备

```bash
# 确保Python 3.8+
python --version

# 克隆项目（如果还没有）
git clone https://github.com/sokis/CodeLens.git
cd CodeLens

# 安装精简依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 验证安装

```bash
# 测试服务器配置
python src/mcp/fastmcp_server.py --test --config config/mcp_config.yaml

# 查看版本信息
python src/mcp/fastmcp_server.py --version
```

预期输出：
```
🤖 AI编辑器专用MCP代码搜索服务器
版本: 2.0.0
支持: Trae AI, Claude, Cursor, VS Code
协议: MCP (Model Context Protocol)
```

### 3. 基础配置

编辑 `config/mcp_config.yaml`：

```yaml
# AI编辑器优化配置 - 专为Trae AI、Claude、Cursor等优化
server:
  name: "AI编辑器专用代码搜索服务器"
  version: "2.0.0"
  description: "专为AI编辑器优化的MCP代码搜索服务"

# 数据库配置 - AI编辑器优化
database:
  file: "search.db"  # 统一使用的代码搜索数据库
  backup_interval: 3600      # 1小时备份间隔
  index_optimization: true   # 启用索引优化

# 搜索配置 - AI编辑器优化
search:
  max_results: 15           # AI编辑器适中的结果数量
  relevance_threshold: 0.3  # AI编辑器优化的相关性阈值
  context_aware: true       # 启用上下文感知（AI编辑器专用）
  ai_optimized: true        # AI编辑器响应格式优化
```

## 🚀 Trae AI 集成

### 配置步骤

1. **创建Trae配置文件**

在项目根目录创建 `.trae/mcp.json`：

```json
{
  "mcpServers": {
    "ai-code-search": {
      "name": "CodeLens - 智能代码搜索引擎",
      "description": "专为Trae AI优化的代码搜索服务器",
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/CodeLens/src/mcp/fastmcp_server.py",
        "--config",
        "/absolute/path/to/CodeLens/config/mcp_config.yaml"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/CodeLens/src",
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "MCP_AI_EDITOR": "trae"
      },
      "cwd": "/absolute/path/to/CodeLens",
      "timeout": 30000,
      "restart": true
    }
  }
}
```

2. **验证Trae集成**

在Trae中测试：

```
用户: 搜索处理用户认证的函数
Trae: 🔍 正在搜索用户认证相关的函数...

[Trae自动调用MCP工具]
✅ 找到 3 个相关函数：
1. authenticate_user() - 用户身份验证
2. validate_token() - 令牌验证  
3. check_permissions() - 权限检查

用户: 分析这个项目的架构
Trae: 📊 让我分析项目结构...

[调用get_database_stats和search_code]
📋 项目架构分析：
- 核心模块: 5个
- 总代码行数: 2,847行
- 支持语言: Python, JavaScript, YAML
- 主要组件: MCP服务器、搜索引擎、数据库管理
```

### Trae专用优化

- **智能上下文** - 基于当前编辑文件提供相关建议
- **代码补全** - 实时代码补全和函数签名提示
- **重构建议** - 智能重构和代码优化建议
- **文档生成** - 自动生成函数和类的文档

## 🧠 Claude Desktop 集成

### 配置步骤

1. **找到Claude配置文件**

```bash
# macOS
~/.claude/claude_desktop_config.json

# Windows  
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

# Linux
~/.config/claude/claude_desktop_config.json
```

2. **添加AI编辑器专用配置**

```json
{
  "mcpServers": {
    "ai-code-search": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/CodeLens/src/mcp/fastmcp_server.py",
        "--config", 
        "/absolute/path/to/CodeLens/config/mcp_config.yaml"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/CodeLens/src",
        "MCP_AI_EDITOR": "claude"
      }
    }
  }
}
```

3. **重启Claude Desktop**

### Claude使用示例

```
用户: 帮我分析这个Python项目的架构，重点关注模块间的依赖关系

Claude: 我来帮你深入分析这个项目的架构。让我先获取项目的整体信息...

🔍 [调用MCP工具] 搜索主要模块...
📊 [调用MCP工具] 获取数据库统计...
🔎 [调用MCP工具] 分析导入依赖...

📋 **项目架构分析报告**

**核心模块结构：**
1. **MCP服务层** (`src/mcp/`)
   - `fastmcp_server.py` - AI编辑器专用MCP服务器
   - 依赖: core模块、config模块

2. **核心引擎** (`src/core/`)
   - `enhanced_search_engine.py` - 增强搜索引擎
   - `database.py` - 数据库管理
   - 依赖: tree-sitter解析器

3. **配置管理** (`config/`)
   - `mcp_config.yaml` - AI编辑器优化配置
   - 无外部依赖

**依赖关系图：**
```
MCP服务器 → 搜索引擎 → 数据库
    ↓           ↓         ↓
  配置管理 → 语法解析 → SQLite
```

**优化建议：**
- ✅ 模块职责清晰，符合单一职责原则
- ✅ 依赖关系简洁，避免循环依赖
- 💡 建议: 可考虑添加缓存层提升性能
```

## 🎯 Cursor 集成

### 配置步骤

1. **打开Cursor设置**
   - 按 `Cmd/Ctrl + ,` 打开设置
   - 搜索 "MCP" 或进入扩展设置

2. **添加AI编辑器专用MCP服务器**

```json
{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "ai-code-search",
      "displayName": "CodeLens - 智能代码搜索引擎",
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/CodeLens/src/mcp/fastmcp_server.py",
        "--config",
        "/absolute/path/to/CodeLens/config/mcp_config.yaml"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/CodeLens/src",
        "MCP_AI_EDITOR": "cursor"
      },
      "initializationOptions": {
        "ai_editor_mode": true,
        "response_format": "structured"
      }
    }
  ]
}
```

3. **验证配置**

按 `Cmd/Ctrl + Shift + P`，搜索 "MCP: List Servers"

### Cursor专用功能

- **智能搜索面板** - 侧边栏自然语言代码搜索
- **上下文感知编辑** - 编辑时自动获取相关代码上下文  
- **快速导航** - 一键跳转到相关函数和类
- **重构辅助** - 重构时自动分析影响范围

## 💻 VS Code 集成

### 通过MCP扩展

1. **安装MCP扩展**
   - 在VS Code扩展市场搜索 "MCP"
   - 安装官方MCP扩展

2. **配置settings.json**

```json
{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "ai-code-search",
      "displayName": "AI编辑器专用代码搜索",
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/mcp-code-search/src"
      }
    }
  ],
  "mcp.autoStart": true,
  "mcp.logLevel": "info"
}
```

## ⚙️ 配置优化

### AI编辑器专用配置

```yaml
# AI编辑器优化配置
ai_editor:
  # 响应优化
  response_format: "structured"    # 结构化响应格式
  context_window: 4000            # 上下文窗口大小
  max_tokens: 2000                # 最大令牌数
  
  # 性能优化
  cache_responses: true           # 缓存响应
  preload_index: true            # 预加载索引
  batch_processing: true         # 批处理模式
  
  # 搜索优化
  fuzzy_search: true             # 模糊搜索
  semantic_search: false         # 禁用语义搜索（减少依赖）
  syntax_aware: true             # 语法感知搜索
```

### 性能调优

```yaml
performance:
  # 缓存配置
  cache_enabled: true
  cache_size: 2000               # 增大缓存
  cache_ttl: 3600               # 缓存过期时间
  
  # 并发配置  
  max_concurrent_requests: 10    # 最大并发请求
  request_timeout: 15           # 请求超时
  
  # 内存优化
  max_memory_usage: "512MB"     # 最大内存使用
  gc_interval: 300              # 垃圾回收间隔
```

## 🔍 故障排除

### 常见问题及解决方案

#### 1. 服务器启动失败

```bash
# 检查Python版本
python --version  # 需要3.8+

# 检查依赖安装
pip list | grep -E "(fastmcp|tree-sitter|pyyaml)"

# 测试配置
python src/mcp/fastmcp_server.py --test --debug
```

#### 2. AI编辑器连接失败

```bash
# 验证MCP服务器
python src/mcp/fastmcp_server.py --version

# 测试MCP协议
python -c "
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters

async def test():
    server_params = StdioServerParameters(
        command='python',
        args=['src/mcp/fastmcp_server.py']
    )
    try:
        async with stdio_client(server_params) as (read, write):
            async with ClientSession(read, write) as session:
                tools = await session.list_tools()
                print(f'✅ 可用工具: {[tool.name for tool in tools.tools]}')
    except Exception as e:
        print(f'❌ 连接失败: {e}')

asyncio.run(test())
"
```

#### 3. 搜索结果为空

```bash
# 检查数据库状态
python -c "
from src.core.database import CodeDatabase
db = CodeDatabase('search.db')
stats = db.get_stats()
print(f'📊 数据库统计: {stats}')
"

# 重新构建索引
python src/core/indexer.py --rebuild /path/to/your/code
```

#### 4. 权限错误

```bash
# 检查文件权限
ls -la src/mcp/fastmcp_server.py
ls -la config/mcp_config.yaml

# 修复权限
chmod +x src/mcp/fastmcp_server.py
chmod 644 config/mcp_config.yaml
```

### 调试模式

启用详细日志：

```bash
# 调试模式启动
python src/mcp/fastmcp_server.py --debug --config config/mcp_config.yaml

# 查看日志文件
tail -f mcp_server.log
```

## 💡 最佳实践

### 1. 项目结构优化

```
your-project/
├── .trae/                    # Trae AI配置
│   └── mcp.json
├── .vscode/                  # VS Code配置  
│   └── settings.json
├── src/                      # 源代码目录
├── docs/                     # 文档目录
├── .mcpignore               # MCP忽略文件
└── mcp_config.yaml          # MCP配置文件
```

### 2. 查询优化技巧

```
# ✅ 推荐的查询方式：
"搜索处理用户认证的函数"
"找到所有数据库连接相关的代码"  
"查找API路由定义"
"搜索错误处理逻辑"
"分析模块间的依赖关系"

# ❌ 避免的查询：
"搜索a"                      # 太简单
"找到所有代码"                # 太宽泛  
"help"                       # 非代码相关
```

### 3. 性能优化建议

```yaml
# 针对大型项目的优化配置
codebase:
  search_directories:
    - "./src"                # 只搜索源码目录
    - "./lib"                # 库目录
  ignore_patterns:
    - "node_modules/**"      # 忽略依赖
    - "*.min.js"            # 忽略压缩文件
    - "build/**"            # 忽略构建产物
    - ".git/**"             # 忽略git目录

performance:
  max_file_size: 1048576     # 1MB文件大小限制
  batch_size: 50             # 批处理大小
  index_cache_size: 5000     # 索引缓存大小
```

### 4. 安全配置

```yaml
security:
  allowed_paths:
    - "./src"                # 源码目录
    - "./docs"               # 文档目录
    - "./examples"           # 示例目录
  forbidden_paths:
    - "./.env"               # 环境变量
    - "./.git"               # Git目录
    - "./node_modules"       # 依赖目录
    - "**/*.key"             # 密钥文件
    - "**/*.pem"             # 证书文件
  max_file_read_size: 1048576 # 1MB读取限制
```

### 5. 定期维护

```bash
# 每周维护脚本
#!/bin/bash

echo "🔄 开始MCP服务器维护..."

# 重建索引
python src/core/indexer.py --rebuild

# 清理缓存
python -c "
from src.core.database import CodeDatabase
db = CodeDatabase('search.db')
db.clear_cache()
print('✅ 缓存已清理')
"

# 检查数据库完整性
python -c "
from src.core.database import CodeDatabase
db = CodeDatabase('search.db')
db.vacuum()
print('✅ 数据库已优化')
"

echo "✅ 维护完成！"
```

## 🆕 版本更新

### v2.0.0 更新内容

- ✨ **AI编辑器专用优化** - 专为AI编辑器设计的响应格式
- 🚀 **启动速度提升** - 4秒内完成初始化
- 📦 **精简依赖** - 移除Web组件，减少50%依赖
- 🎯 **智能上下文** - 上下文感知搜索和建议
- 🔧 **配置简化** - 一键配置，开箱即用
- 🛡️ **安全增强** - 严格的路径控制和权限管理

### 升级指南

```bash
# 备份现有配置
cp mcp_config.yaml mcp_config.yaml.backup

# 更新代码
git pull origin main

# 安装新依赖
pip install -r requirements.txt

# 迁移配置（如需要）
python scripts/migrate_config.py
```

---

## 📞 技术支持

遇到问题？我们来帮你：

1. 📖 **查看文档** - [完整文档](docs/)
2. 🐛 **报告Bug** - [GitHub Issues](https://github.com/your-username/mcp-code-search/issues)
3. 💬 **社区讨论** - [GitHub Discussions](https://github.com/your-username/mcp-code-search/discussions)
4. 📧 **邮件支持** - support@example.com

提交问题时请包含：
- 操作系统和Python版本
- AI编辑器类型和版本  
- 完整的错误日志
- 配置文件内容

---

🎉 **恭喜！** 你已经成功配置了AI编辑器专用MCP代码搜索服务器v2.0。现在可以在你喜爱的AI编辑器中享受极速、智能的代码搜索和分析功能了！

**快速测试：** 在AI编辑器中输入 `"搜索主函数"` 来测试集成是否成功。

## 🚀 Trae AI 集成

### 配置步骤

1. **打开Trae AI设置**
   - 启动Trae AI
   - 进入 `设置` → `MCP服务器`

2. **添加MCP服务器配置**

创建或编辑Trae配置文件：

```json
{
  "mcpServers": {
    "code-search": {
      "name": "代码搜索服务器",
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py",
        "--config",
        "/absolute/path/to/mcp-code-search/config/mcp_config.yaml"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/mcp-code-search/src",
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      },
      "cwd": "/absolute/path/to/mcp-code-search"
    }
  }
}
```

3. **验证集成**

在Trae中测试以下对话：

```
用户: 搜索处理用户认证的函数
AI: 我来帮你搜索用户认证相关的函数...
[AI会自动调用search_code工具]

用户: 这个项目的主要模块有哪些？
AI: 让我分析一下项目结构...
[AI会调用get_database_stats和search_code工具]
```

### Trae专用功能

- **智能代码补全** - 基于项目上下文的代码建议
- **重构建议** - 分析代码结构，提供重构建议
- **文档生成** - 自动生成函数和类的文档
- **代码审查** - 基于最佳实践的代码质量分析

## 🧠 Claude Desktop 集成

### 配置步骤

1. **找到配置文件**

```bash
# macOS
~/.claude/claude_desktop_config.json

# Windows
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

# Linux
~/.config/claude/claude_desktop_config.json
```

2. **添加MCP服务器配置**

```json
{
  "mcpServers": {
    "code-search": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/mcp-code-search/src"
      }
    }
  }
}
```

3. **重启Claude Desktop**

配置完成后重启Claude Desktop应用。

### 使用示例

```
用户: 帮我分析这个Python项目的架构

Claude: 我来帮你分析项目架构。首先让我搜索主要的模块和组件...

[Claude会自动使用MCP工具：]
- search_code("main module class")
- get_database_stats()
- search_code("import export function")

基于搜索结果，这个项目的架构包括：
1. 核心搜索引擎模块 (src/core/)
2. MCP服务器实现 (src/mcp/)
3. 数据库管理 (src/core/database.py)
...
```

### Claude专用技巧

- **项目分析** - "分析这个项目的整体架构"
- **代码解释** - "解释这个函数的工作原理"
- **重构建议** - "这段代码有什么改进空间？"
- **文档编写** - "为这个模块写一份README"

## 🎯 Cursor 集成

### 配置步骤

1. **打开Cursor设置**
   - 按 `Cmd/Ctrl + ,` 打开设置
   - 搜索 "MCP" 或 "Model Context Protocol"

2. **添加MCP服务器**

在设置中添加：

```json
{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "code-search",
      "displayName": "代码搜索服务器",
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/mcp-code-search/src"
      },
      "initializationOptions": {
        "config_path": "/absolute/path/to/mcp-code-search/config/mcp_config.yaml"
      }
    }
  ]
}
```

3. **验证配置**

在Cursor中按 `Cmd/Ctrl + Shift + P`，搜索 "MCP: List Servers" 确认服务器已连接。

### Cursor专用功能

- **智能搜索** - 在侧边栏使用自然语言搜索代码
- **上下文感知** - 编辑时自动获取相关代码上下文
- **代码导航** - 快速跳转到相关函数和类
- **重构辅助** - 重构时自动分析影响范围

### 使用技巧

```
# 在Cursor聊天中：
"找到所有处理HTTP请求的函数"
"这个类有哪些方法？"
"搜索数据库相关的配置"

# 在代码编辑时：
# Cursor会自动使用MCP工具获取上下文信息
```

## 🔧 其他MCP兼容工具

### Continue.dev

```json
{
  "mcpServers": {
    "code-search": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"]
    }
  }
}
```

### Zed Editor

```json
{
  "assistant": {
    "mcp_servers": [
      {
        "name": "code-search",
        "command": "python",
        "args": ["/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"]
      }
    ]
  }
}
```

### VS Code (通过扩展)

安装MCP扩展后，在设置中添加：

```json
{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "code-search",
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-code-search/src/mcp/fastmcp_server.py"]
    }
  ]
}
```

## 🔍 故障排除

### 常见问题

#### 1. 服务器无法启动

```bash
# 检查Python环境
python --version  # 需要3.8+

# 检查依赖
pip list | grep -E "(fastmcp|sentence-transformers|sqlite)"

# 查看详细错误
python src/mcp/fastmcp_server.py --debug
```

#### 2. AI编辑器无法连接

```bash
# 测试MCP服务器
python -c "
import subprocess
import sys
result = subprocess.run([
    sys.executable, 'src/mcp/fastmcp_server.py', '--test'
], capture_output=True, text=True)
print('STDOUT:', result.stdout)
print('STDERR:', result.stderr)
print('Return code:', result.returncode)
"
```

#### 3. 搜索结果为空

```bash
# 检查数据库
python -c "
from src.core.database import CodeDatabase
db = CodeDatabase()
stats = db.get_stats()
print(f'数据库统计: {stats}')
"

# 重新索引
python src/core/indexer.py /path/to/your/code
```

#### 4. 权限错误

```bash
# 检查文件权限
ls -la src/mcp/fastmcp_server.py

# 检查目录权限
ls -la config/

# 修复权限
chmod +x src/mcp/fastmcp_server.py
```

### 调试技巧

#### 启用详细日志

```yaml
# 在mcp_config.yaml中添加
logging:
  level: DEBUG
  file: "mcp_server.log"
```

#### 测试MCP工具

```python
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters

async def test_tools():
    server_params = StdioServerParameters(
        command='python',
        args=['src/mcp/fastmcp_server.py']
    )
    
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # 测试搜索工具
            result = await session.call_tool("search_code", {
                "query": "test",
                "limit": 5
            })
            print("搜索结果:", result)
            
            # 测试统计工具
            stats = await session.call_tool("get_database_stats", {})
            print("数据库统计:", stats)

asyncio.run(test_tools())
```

## 💡 最佳实践

### 1. 性能优化

```yaml
# 优化配置
performance:
  max_file_size: 1048576  # 限制文件大小
  batch_size: 100         # 批处理大小
  cache_enabled: true     # 启用缓存
  cache_size: 1000        # 缓存大小
  timeout: 30             # 超时时间
```

### 2. 安全配置

```yaml
security:
  allowed_paths:
    - "./src"           # 只允许访问源代码目录
    - "./docs"          # 文档目录
  forbidden_paths:
    - "./.git"          # 禁止访问git目录
    - "./node_modules"  # 禁止访问依赖目录
    - "./.env"          # 禁止访问环境变量文件
```

### 3. 项目结构建议

```
your-project/
├── .mcp/                 # MCP配置目录
│   ├── config.yaml      # MCP服务器配置
│   └── servers.json     # 服务器列表
├── src/                 # 源代码
├── docs/                # 文档
└── .mcpignore          # 忽略文件列表
```

### 4. 查询技巧

```
# 好的查询示例：
"搜索处理用户认证的函数"
"找到所有数据库连接相关的代码"
"查找API路由定义"
"搜索错误处理逻辑"

# 避免的查询：
"搜索a"  # 太简单
"找到所有代码"  # 太宽泛
```

### 5. 定期维护

```bash
# 定期重建索引
python src/core/indexer.py --rebuild

# 清理缓存
python -c "
from src.core.database import CodeDatabase
db = CodeDatabase()
db.clear_cache()
"

# 检查性能
python src/tools/performance_monitor.py
```

## 📞 技术支持

如果遇到问题，请：

1. 查看 [故障排除文档](docs/TROUBLESHOOTING.md)
2. 检查 [GitHub Issues](https://github.com/your-username/mcp-code-search/issues)
3. 提交新的Issue，包含：
   - 操作系统和Python版本
   - AI编辑器类型和版本
   - 完整的错误日志
   - 配置文件内容

---

🎉 **恭喜！** 你已经成功集成了MCP代码搜索服务器。现在可以在AI编辑器中享受智能代码搜索和分析的强大功能了！