Tabby VSCode Agent: KI-gesteuertes Terminal Control Plugin für VS Code

Tabby VSCode Agent ist ein Open-Source-Plugin, das für Visual Studio Code (VS Code) entwickelt und in das Tabby-Terminal integriert wurde, um eine intelligente Steuerung und Automatisierung von Terminalbefehlen durch KI-Technologie zu ermöglichen. Es basiert auf Modell-Kontext-Protokoll (MCP) Server, der einen schnellen und zuverlässigen Terminalbetrieb unterstützt. Benutzer können AI Assistant über eine einfache Konfiguration mit VS Code verbinden, um die Ausführung von Befehlen, die Terminalverwaltung und andere Funktionen zu erreichen. Das Plugin optimiert die Einrichtungsschnittstelle und den Anmeldeprozess, verbessert die Reaktionsfähigkeit und ermöglicht es Entwicklern, Terminalaufgaben beim Programmieren effizienter zu verwalten. Das Projekt wird auf GitHub gehostet, so dass Benutzer Code beitragen und Verbesserungen vorschlagen können.

Funktionsliste

• KI-gesteuerte EndpunktkontrolleAusführen von Terminalbefehlen mit AI Assistant, z. B. Anzeigen von Docker-Netzwerken oder Auflisten von Terminal-Sitzungen.
• Integrierter MCP-ServerBietet ein zuverlässiges Kommunikationsprotokoll, das mehrere AI-Client-Verbindungen unterstützt.
• Schnelles Öffnen des Copilot-ChatfenstersDirekt aus der Navigationsleiste von Tabby gestartet GitHub Kopilot Chat-Funktion.
• Speicherung der BefehlsausgabeSpeichert die komplette Befehlsausgabe und unterstützt die Seitenansicht.
• Optimieren Sie die EinstellungsschnittstelleNeu gestaltete Einstellungsseite zur Vereinfachung der Konfiguration und des Anmeldevorgangs.
• Modell der paarweisen ProgrammierungBietet Befehlsbestätigungsdialoge und Sicherheitsoptionen, um die Sicherheit der von der KI ausgeführten Befehle zu gewährleisten.
• Unterstützung für mehrere AI-ClientsKompatibel mit mehreren AI-Clients für flexiblen Zugang zu verschiedenen Diensten.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Um den Tabby VSCode Agent zu verwenden, müssen Sie zunächst das Tabby Terminal und das Plugin installieren und Ihre VS Code Umgebung konfigurieren. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Schritte:

1. Installieren des Tabby Terminal Plugins::
   • Öffnen Sie das Tabby-Terminal und gehen Sie auf die Seite Einstellungen.
   • Navigieren Sie zu Plugins → MCP Teil.
   • Suchen Sie das Tabby VSCode Agent Plugin und klicken Sie auf die Schaltfläche "Installieren".
   • Sobald die Installation abgeschlossen ist, starten Sie das Tabby-Terminal neu, um die Initialisierung des Plugins abzuschließen.
2. Konfigurieren des MCP-Servers::
   • Gehen Sie auf der Seite Einstellungen des Tabby-Terminals zu Copilot Teil.
   • Eine ausführliche Konfigurationsanleitung finden Sie im Abschnitt "Anleitungen", der ausklappbar ist.
   • Legen Sie den Port des MCP-Servers fest; der Standardport ist 3001.
   • Wenn Sie möchten, dass der Server mit Tabby startet, aktivieren Sie die Option "Start on Boot".
   • Verbinden Sie einen AI-Client mit dem MCP-Server. Eine Liste der unterstützten Clients finden Sie im Abschnitt https://modelcontextprotocol.io/clients Ansicht.
3. Konfigurieren des MCP-Servers von VS Code::
   • Öffnen Sie VS Code, und in der Tabby-Einstellung des Copilot um den Pfad des Stdio-Server-Skripts zu finden.
   • Klicken Sie auf die Schaltfläche "Kopieren", um den Pfad zu kopieren.
   • In VS Code's mcp.json fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

     {
     "servers": {
     "tabby-stdio": {
     "type": "stdio",
     "command": "node",
     "args": ["<PASTE THE COPIED PATH HERE>"]
     }
     }
     }
     

   • Speichern Sie die Datei, um sicherzustellen, dass VS Code den Server korrekt erkennt.
4. Aktivieren des Paarprogrammiermodus::
   • In Tabbys Einstellung von Copilot Suchen Sie in diesem Abschnitt die Option "Enable Pair Programming Mode" und aktivieren Sie sie.
   • Konfigurieren Sie zusätzliche Sicherheitsoptionen, wie z. B. Befehlsbestätigungsdialoge, um die versehentliche Ausführung von Befehlen zu verhindern.

Verwendung der Hauptfunktionen

• Terminal-Sitzungen auflisten::
  • Öffnen Sie in VS Code das Chatfenster von Tabby's Copilot.
  • Geben Sie Befehle ein wie list my terminal sessionsAI gibt eine Liste aller aktuellen Terminalsitzungen zurück.
  • Die Ergebnisse werden in einem Seitenformat angezeigt, so dass es einfach ist, mehrere Sitzungen zu betrachten.
• Ausführen von Terminalbefehlen::
  • Geben Sie Befehle in das Copilot-Chatfenster ein, z. B. ls -la.
  • Wenn der Modus Paarprogrammierung aktiviert ist, erscheint ein Bestätigungsdialog, in dem Sie gefragt werden, ob Sie ihn ausführen möchten oder nicht.
  • Nach der Bestätigung wird der Befehl in der ersten verfügbaren Terminalsitzung ausgeführt, und die Ausgabe wird gespeichert und kann jederzeit eingesehen werden.
• Verwaltung von Docker-Netzwerken::
  • Eingabe ähnlich wie use tabby show my Docker networks der Bestellung.
  • Die KI ruft Docker-bezogene Befehle über den MCP-Server auf und gibt eine Liste von Netzwerken zurück.

Featured Function Bedienung

• Schneller Zugang zum Copilot Chat::
  • Klicken Sie in der Tabby-Navigationsleiste von VS Code auf die entsprechende Schaltfläche, um das Chatfenster von GitHub Copilot zu öffnen.
  • Mit dieser Funktion können die Benutzer direkt mit der KI interagieren, ohne das Tool wechseln zu müssen.
• Speicherung der Befehlsausgabe und Paging::
  • Die Ausgabe wird nach jeder Befehlsausführung automatisch gespeichert.
  • In der Plug-in-Schnittstelle des Tabby-Terminals können Sie die historischen Befehlsausgaben durch Blättern in der Navigation anzeigen.
• Betrieb im abgesicherten Modus::
  • Im Modus "Paarprogrammierung" muss der Benutzer die von jedem KI ausgeführten Befehle bestätigen.
  • Wenn ein Befehl riskant sein könnte, kann er mit der Funktion "Befehlsverweigerung" zurückgewiesen werden, und es kann eine Rückmeldung erfolgen.

Code beisteuern

Wenn Sie dem Plugin neue Funktionen hinzufügen möchten, können Sie über GitHub Code beitragen:

• Interviews https://github.com/SteffMet/tabby-vscode-agent.
• Forken Sie das Repository und erstellen Sie einen neuen Zweig:git checkout -b feature/your-feature.
• Änderungen einreichen:git commit -m 'Add your feature'.
• Schieben Sie den Zweig:git push origin feature/your-feature.
• Reichen Sie einen Pull Request ein und lesen Sie die Contribution Guidelines, um die Code-Einreichung abzuschließen.

Anwendungsszenario

1. Tägliches Terminalmanagement für Entwickler
   Wenn Entwickler häufig Terminalbefehle in VS Code verwenden, reduziert der Tabby VSCode Agent die Zeit für die manuelle Eingabe, indem er KI einsetzt, um komplexe Befehle schnell auszuführen, z. B. um eine Liste von Dateien anzuzeigen oder Docker-Container zu verwalten.
2. Teamarbeit Kodierung
   Bei Teamprojekten können die Teammitglieder durch die Aktivierung des Modus "Pair Programming" Befehle sicher über KI ausführen, was sich für die Überprüfung der Korrektheit von Befehlen bei der Zusammenarbeit mit mehreren Personen eignet.
3. Lernen und Fehlersuche
   Neue Entwickler können über das Copilot-Chat-Fenster Fragen zur Verwendung von Terminalbefehlen stellen. Die KI liefert Beispiele und führt diese direkt aus, was sich ideal zum Erlernen von Linux- oder Docker-Befehlen eignet.
4. Entwicklung von Automatisierungsskripten
   Das Plugin unterstützt das Speichern von Befehlsausgaben, und Entwickler können diese Aufzeichnungen verwenden, um Automatisierungsskripte zu optimieren und die Effizienz der Skriptentwicklung zu verbessern.

QA

1. Braucht Tabby VSCode Agent GitHub Copilot?
   Ja, das Plugin erfordert, dass GitHub Copilot in VS Code aktiviert ist, um KI-gesteuerte Chat- und Befehlsausführungsfunktionen zu unterstützen.
2. Wie kann ich unterstützte AI-Clients anzeigen?
   Interviews https://modelcontextprotocol.io/clientsdie Liste der kompatiblen AI-Clients und folgen Sie den Anweisungen, um sie zu konfigurieren.
3. Welche Betriebssysteme unterstützt das Plugin?
   Das Plugin basiert auf Tabby Terminal und VS Code und unterstützt Windows, macOS und Linux, je nach Umfang der Tabby Terminal-Unterstützung.
4. Wie kann man mit Fehlern bei der Befehlsausführung umgehen?
   Wenn nach der Aktivierung des Paarprogrammiermodus ein Fehler im Befehl auftritt, können Sie das Problem über die Zurückweisungsfunktion rückmelden. Überprüfen Sie den MCP-Server-Port und die AI-Client-Konfiguration, um sicherzustellen, dass die Verbindung normal ist.