CodeQL_MCP_Demo
一个集成了 CodeQL 的代码分析智能体，由本地大模型驱动，提供一站式的代码安全分析服务。
Fork自CodeQL_MCP仓库 CodeQL_MCP。
1.环境搭建
1.1 安装依赖
pip install -r requirements.txt1.2 下载模型并测试
在 Model_Download 目录下运行 download_model.py 脚本，下载模型。
注意修改 download_model.py 脚本中的 local_dir 变量，指定模型的下载目录。
# 指定本地下载目录
local_dir = "./deepseek-coder-1.3b"测试模型，运行 Model_Download 目录下的 model_test.py 脚本，验证模型是否能够加载成功。
1.3 下载 CodelQL 和 CodeQL 数据库
CodeQL下载链接 CodeQL
在CodeQL应用目录下，下载CodeQL查询库：
git clone git@github.com:github/codeql.git在代码中，查询库是在 \codeql\codeql-main 下，这个自己调整对应目录即可。
1.4 修改配置文件
在 config.py 文件中，配置对应路径，包括模型路径、CodeQL路径、查询库路径等。
- CODEQL_ROOT_QUERY : CodeQL查询根目录路径
- CODEQL_PATH : CodeQL主安装路径
- CODEQL_BIN : CodeQL可执行文件完整路径
- CODEQL_QUERIES : CodeQL查询文件目录路径
- OUTPUT_DIR : 分析结果输出目录
- DEVICE : 设备配置（CUDA或CPU）
- MODEL_PATH : 本地模型路径
2. 运行示例
对于对话示例，运行 main_cli_with_codeql_demo.py 脚本，输入项目路径，即可开始自动进行代码安全分析。
python main_cli_with_codeql_demo.py
[Model] 模型加载中...[Model] 模型加载完成！
=== MCP 安全分析系统 (输入 quit 或 exit 结束) ===
提示: 你可以直接输入项目路径进行自动分析，或者询问安全相关问题
请输入项目路径（目录）：C:\Users\Aono\Desktop\Project\CodeQL_MCP_Test\Target_Test\对于 MCP 示例，运行 main_mcp_demo.py 脚本，项目路径作为参数输入，即可开始自动进行代码安全分析。
python main_mcp_demo.py C:\Users\Aono\Desktop\Project\CodeQL_MCP_Test\Target_Test\
正在加载模型... [Model] [MCP] 模型加载完成......
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开始分析项目: C:\Users\Aono\Desktop\Project\CodeQL_MCP_Test\Target_Test\
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分析结果会输出到 OUTPUT_DIR 目录下。