PeepIt MCP

PeepIt MCP:AI代理的闪电般快速的macOS屏幕截图

](https://www.npmjs.com/package/@mantisware/peepit-mcp)   ](https://nodejs.org/)

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PeepIt：因为你的AI值得看到你所看到的

有没有希望你的人工智能助手能 *看* 在你的屏幕上，得到它？PeepIt是来赋予你的数字伙伴视觉天赋的——不需要魔杖。无论你是在调试UI，在野外捕捉bug，还是只是想知道那个神秘窗口背后潜伏着什么，PeepIt都会支持你（和你的屏幕）。

PeepIt是什么？

PeepIt是一个仅支持macOS的MCP服务器，它允许AI代理捕获您的应用程序、窗口或整个系统的屏幕截图，然后使用本地或基于云的AI模型进行分析。这就像给你的人工智能一副眼镜和一个放大镜，集两者于一身。

• 截图 任何东西：整个屏幕、一个应用程序，或者你永远找不到的一个窗口
• 分析视觉内容 使用AI视觉模型（本地或云端——由您决定）
• 列出正在运行的应用程序和窗口 用于激光靶向捕获
• 非侵入性工作--没有窗口焦点窃取，没有工作流程中断，没有戏剧性

主要特点

• 🚀 快速且非侵入性：眨眼，你会错过的——PeepIt使用苹果的ScreenCaptureKit进行闪电般快速的截图，所有这些都不会劫持你的窗口焦点或打断你的节奏。
• 🎯 智能窗口定位：模糊匹配非常精确，即使你只记得它名字的一半（我们都去过那里），它也会找到正确的窗口。
• 🤖 AI驱动的分析问一些关于你的截图的问题，并从GPT-4o、Claude或当地模特那里得到答案——因为有时你需要第二双（机器人）眼睛。
• 🔒 隐私第一：喜欢低调行事吗？与Ollama一起在本地运行所有内容，或者只在真正需要时调用云骑兵。
• 📦 简易安装：通过Cursor一键安装，或者只是一个快速的npm/npx咒语——不需要神秘的仪式。
• 🛠️ 开发者友好：干净的JSON API、TypeScript支持和日志如此全面，你会怀疑PeepIt是否在秘密写回忆录。

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安装

需求

• macOS 14.0+ （索诺玛或更高版本）
• Node.js 20.0+
• 屏幕录制权限 （别担心，系统会提示您——无需在系统设置中进行洞穴探险）

快速开始

用于游标IDE

或者手动添加到光标设置中：

{
  "mcpServers": {
    "peepit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mantisware/peepit-mcp"
      ],
      "env": {
        "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "openai/gpt-4o,ollama/llava:latest",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here"
      },
      "toolCallTimeoutMillis": 120000
    }
  }
}

适用于克劳德桌面

编辑您的Claude Desktop配置文件：

• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加PeepIt配置（复制、粘贴，就完成了AI视觉的一半）：

{
  "mcpServers": {
    "peepit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mantisware/peepit-mcp"
      ],
      "env": {
        "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "openai/gpt-4o,ollama/llava:latest",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here"
      }
    }
  }
}

然后重新启动Claude Desktop。（是的，您确实需要重新启动它。我们已经检查过了。）

配置

PeepIt与您最喜欢的文本编辑器一样可配置。使用环境变量将其调整到您的工作流程：

{
  "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "openai/gpt-4o,ollama/llava:latest",
  "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here",
  "PEEPIT_LOG_LEVEL": "debug",
  "PEEPIT_LOG_FILE": "~/Library/Logs/peepit-mcp-debug.log",
  "PEEPIT_DEFAULT_SAVE_PATH": "~/Pictures/PeepItCaptures",
  "PEEPIT_CONSOLE_LOGGING": "true",
  "PEEPIT_CLI_TIMEOUT": "30000",
  "PEEPIT_CLI_PATH": "/opt/custom/peepit"
}

可用环境变量

AI提供者配置

这 PEEPIT_AI_PROVIDERS 变量是您进行AI驱动的屏幕截图分析的金奖券。想让PeepIt回答有关屏幕的问题吗？只需列出您最喜欢的模特：

PEEPIT_AI_PROVIDERS="openai/gpt-4o,ollama/llava:latest,anthropic/claude-3-haiku-20240307"

或者，如果你是分号鉴赏家：

PEEPIT_AI_PROVIDERS="openai/gpt-4o;ollama/llava:latest;anthropic/claude-3-haiku-20240307"

每个条目都是 provider_name/model_identifier.支持的提供商： ollama （对于本地）， openai （对于云），很快， anthropic （适合真正喜欢冒险的人）。

PeepIt将按顺序尝试提供程序，根据需要检查API密钥或本地服务。如果你觉得特别，可以根据请求覆盖模型。

与Ollama建立本地AI

Ollama将AI愿景带到您的桌面上——无需云，无需数据离开您的Mac。（你的秘密是安全的。也许吧。）

安装Ollama

brew install ollama
# Or download from https://ollama.ai
ollama serve

下载视觉模型

对于结实的机器：

ollama pull llava:latest
ollama pull llava:7b-v1.6
ollama pull llava:13b-v1.6  # For the RAM-rich
ollama pull llava:34b-v1.6  # For the RAM-obsessed

对于较轻的笔记本电脑：

ollama pull qwen2-vl:7b

型号尺寸指南：

• qwen2-vl:7b -~4GB下载，~6GB RAM（非常适合凡人）
• llava:7b -约4.5GB下载，约8GB RAM
• llava:13b -~8GB下载，~16GB RAM
• llava:34b -~20GB下载，~40GB RAM（带零食）

使用Olama配置PeepIt

将Ollama添加到您的Claude Desktop配置中：

{
  "mcpServers": {
    "peepit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mantisware/peepit-mcp@beta"
      ],
      "env": {
        "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "ollama/llava:latest"
      }
    }
  }
}

对于较轻的机器：

{
  "mcpServers": {
    "peepit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mantisware/peepit-mcp@beta"
      ],
      "env": {
        "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "ollama/qwen2-vl:7b"
      }
    }
  }
}

混合搭配AI提供商：

{
  "env": {
    "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "ollama/llava:latest,openai/gpt-4o",
    "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
  }
}

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macOS权限

PeepIt需要一些macOS权限才能发挥其魔力。别担心，它不会要求您输入Netflix密码。

1.屏幕录制权限（必填）

macOS红杉（15.0+）：

1. 系统设置→ 隐私和安全
2. 滚动到屏幕和系统录音
3. 打开终端或MCP客户端
4. 重新启动应用程序（是，再次）

macOS Sonoma（14.0）及更早版本：

1. 系统首选项→ 安全与隐私→ 隐私
2. 选择屏幕录制
3. 点击锁，输入密码
4. 添加您的终端或MCP客户端
5. 重新启动应用程序

需要权限的应用程序：

• 打开终端
• 克劳德桌面
• VS代码
• 光标

2.无障碍权限（可选，但很好）

macOS红杉（15.0+）：

1. 系统设置→ 隐私和安全→ 无障碍
2. 打开终端/MCP客户端

macOS Sonoma（14.0）及更早版本：

1. 系统首选项→ 安全与隐私→ 隐私
2. 选择辅助功能
3. 添加您的终端/MCP客户端

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测试与调试

使用MCP检查器

想看看PeepIt的表演吗？点火 MCP检查员:

# Test with OpenAI
OPENAI_API_KEY="your-key" PEEPIT_AI_PROVIDERS="openai/gpt-4o" npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @mantisware/peepit-mcp

# Test with local Ollama
PEEPIT_AI_PROVIDERS="ollama/llava:latest" npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @mantisware/peepit-mcp

直接CLI测试

./peepit --help
./peepit list server_status --json-output
./peepit image --mode screen --format png
peepit-mcp

预期产量：

{
  "success": true,
  "data": {
    "swift_cli_available": true,
    "permissions": {
      "screen_recording": true
    },
    "system_info": {
      "macos_version": "14.0"
    }
  }
}

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可用工具

PeepIt为你提供了三个主要工具——把它们想象成你的人工智能的瑞士军刀：

1. image -捕获屏幕截图

捕捉Mac的屏幕截图——屏幕、应用程序或窗口。阴影和框架？跑了。（不客气。）

注： 屏幕截图总是保存到文件中（巨型图像没有Base64，你的堆栈不会喜欢它）。如果你要求 format: "data"，PeepIt会礼貌地忽略你，并保存一个PNG，同时发出温和的警告。

示例：

// Capture entire screen
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "screen:0",
  path: "~/Desktop/screenshot.png"
});

// Capture a specific app window and analyze it
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Safari",
  question: "What website is currently open?",
  format: "data"
});

// Capture window by title
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Notes:WINDOW_TITLE:Meeting Notes",
  path: "~/Desktop/notes.png"
});

// Capture the frontmost window
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "frontmost",
  format: "png"
});

// Capture by Process ID
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "PID:663",
  path: "~/Desktop/process.png"
});

浏览器帮助程序筛选： PeepIt足够聪明，可以避免浏览器助手进程（不再有“谷歌Chrome助手（渲染器）”恶作剧）。你会得到真正的浏览器窗口，或者一条清晰的消息，如果它没有运行。

文件命名和路径行为：

• 单次捕获？ 您的路径按原样使用。
• 多次捕获？ PeepIt将元数据添加到文件名中，因此不会覆盖任何内容。
• 目录路径？ PeepIt为您生成唯一的名称。
• 长文件名？ PeepIt将它们修剪为符合macOS 255字节的限制，保持表情符号和非拉丁文字的完整性。
• 格式无效？ 只允许使用PNG和JPEG。其他任何东西都会被转换，并发出友好的警告。

2. list -系统信息

列出正在运行的应用程序、窗口或检查服务器状态。因为有时候你只需要知道外面有什么。

示例：

// List all running apps
await use_mcp_tool("peepit", "list", {
  item_type: "running_applications"
});

// List windows of a specific app
await use_mcp_tool("peepit", "list", {
  item_type: "application_windows",
  app: "Preview"
});

// List windows by PID
await use_mcp_tool("peepit", "list", {
  item_type: "application_windows",
  app: "PID:663"
});

// Check server status
await use_mcp_tool("peepit", "list", {
  item_type: "server_status"
});

3. analyze -AI视觉分析

向你的AI输入一张图片，并询问任何问题。（好吧，几乎任何东西。）

示例：

// Analyze with auto-selected provider
await use_mcp_tool("peepit", "analyze", {
  image_path: "~/Desktop/screenshot.png",
  question: "What applications are visible?"
});

// Force a specific provider
await use_mcp_tool("peepit", "analyze", {
  image_path: "~/Desktop/diagram.jpg",
  question: "Explain this diagram",
  provider_config: {
    type: "ollama",
    model: "llava:13b"
  }
});

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测试

PeepIt附带了大量的测试：

TypeScript测试

• 单元测试：对于喜欢独处的代码
• 集成测试：用于与他人配合良好的代码
• 平台特定测试：有些测试需要macOS和Swift二进制文件

npm test                # Run all tests (macOS required for full suite)
npm run test:unit       # Unit tests only (any platform)
npm run test:typescript # TypeScript-only tests (Linux-friendly)
npm run test:typescript:watch # Watch mode
npm run test:coverage   # With coverage

Swift测试

npm run test:swift      # Swift CLI tests (macOS only)
npm run test:integration # Full integration (TypeScript + Swift)

平台支持

• macOS：所有测试
• Linux/CI：仅支持TypeScript（跳过Swift测试）
• 环境变量:

- SKIP_SWIFT_TESTS=true：跳过Swift测试 - CI=true：自动跳过Swift测试

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故障排除

调试模式

OPENAI_API_KEY="your-key" PEEPIT_AI_PROVIDERS="openai/gpt-4o" PEEPIT_LOG_LEVEL=debug PEEPIT_CONSOLE_LOGGING=true npx @mantisware/peepit-mcp
./peepit list server_status --json-output

获取帮助

• 📚 文档

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从源头构建

开发设置

git clone https://github.com/mantisware/peepit.git
cd peepit
npm install
npm run build
cd peepit-cli
swift build -c release
cp .build/release/peepit ../peepit
cd ..
npm link # Optional: install globally

本地开发配置

对于本地开发人员：

{
  "mcpServers": {
    "peepit_local": {
      "command": "peepit-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "PEEPIT_LOG_LEVEL": "debug",
        "PEEPIT_CONSOLE_LOGGING": "true"
      }
    }
  }
}

或者，直接与 node:

{
  "mcpServers": {
    "peepit_local_node": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/Users/mantisware/Projects/PeepIt/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "PEEPIT_LOG_LEVEL": "debug",
        "PEEPIT_CONSOLE_LOGGING": "true"
      }
    }
  }
}

使用绝对路径和唯一的服务器名称以避免混淆。

AppleScript版本（旧版）

对于老校友来说：

osascript peepit.scpt

*注意：此版本中没有AI分析或MCP功能。*

其他MCP客户端的手动配置

{
  "server": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/peepit/dist/index.js"],
    "env": {
      "PEEPIT_AI_PROVIDERS": "openai/gpt-4o,ollama/llava",
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here"
    }
  }
}

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工具文档

image -屏幕截图

捕获Mac的屏幕，并可选择对其进行分析。阴影和边框会自动消除。

参数：

• app_target （字符串，可选）：指定捕获目标。如果省略或为空，则捕获所有屏幕。

- 示例： - "screen:INDEX"：在指定的从零开始的索引处捕获屏幕（例如。， "screen:0").（注意：Swift CLI计划全面支持从多个屏幕中选择索引）。 - "frontmost"：捕获当前活动应用程序的最前面窗口。 - "AppName"：捕获名为的应用程序的所有窗口 AppName （例如。， "Safari", "com.apple.Safari").使用模糊匹配。 - "PID:ProcessID"：捕获具有指定进程ID的应用程序的所有窗口（例如。， "PID:663").当同一应用程序的多个实例正在运行时很有用。 - "AppName:WINDOW_TITLE:Title"：捕获窗口 AppName 具有指定 Title （例如。， "Notes:WINDOW_TITLE:My Important Note"). - "AppName:WINDOW_INDEX:Index"：捕获窗口 AppName 在指定的从零开始 Index （例如。， "Preview:WINDOW_INDEX:0" 用于预览的最前面窗口）。

• path （字符串，可选）：保存捕获图像的基本绝对路径。如果 format 是 "data" 和 path 图像将保存到此路径（作为PNG）并返回Base64数据。如果a question 提供和 path 省略，使用临时路径进行捕获，并在分析后删除文件。
• question （string，可选）：如果提供，将分析捕获的图像。服务器会自动从中配置的AI提供者中选择一个 PEEPIT_AI_PROVIDERS 环境变量。
• format （字符串，可选，默认值： "png")：指定输出图像格式或数据返回类型。

- "png" 或 "jpg"：将图像保存到指定位置 path 以所选格式。对于应用程序捕获：如果 path 未提供，行为类似 "data"。对于屏幕截图：始终保存到文件。 - "data"：直接在MCP响应中返回图像的Base64编码PNG数据。如果 path 如果还指定了PNG文件，则也会将其保存到该文件中 path. 注意：屏幕截图不能使用此格式，将自动回退为PNG文件格式。 - 无效值（空字符串、null或无法识别的格式）会自动回退到 "png".

• capture_focus （字符串，可选，默认值： "background")：控制捕获期间的窗口焦点行为。

- "background"：捕获时不更改当前窗口焦点（默认）。 - "foreground"：尝试在捕获之前将目标应用程序/窗口置于前台。这对于某些应用程序可能是必要的，或者在多个窗口打开的情况下确保捕获特定窗口。

行为与 question （AI分析）：

• 如果a question 如果提供，该工具将捕获图像（将其保存到 path 如果指定则为临时路径）。
• 然后将此图像发送到AI模型进行分析。AI提供者和模型由服务器根据您的 PEEPIT_AI_PROVIDERS 环境变量（按顺序尝试它们，直到成功为止）。
• 分析结果返回为 analysis_text 在回应中。图像数据（Base64）不会返回到 content 当一个问题被问到时，数组。
• 如果图像使用了临时路径，则会在分析尝试后将其删除。

输出结构（简化）：

• content：可以包含 ImageContentItem （如果 format: "data" 或 path 省略了，没有 question)和/或 TextContentItem （用于总结、分析文本、警告）。
• saved_files：对象数组，每个对象详细说明一个保存到的文件 path （如果 path 已提供）。
• analysis_text：来自AI的文本（如果 question 被问到）。
• model_used：AI模型标识符（如果 question 被问到）。

有关详细的参数文档，请参阅 docs/spec.md.

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文件命名和路径行为

PeepIt智能地管理输出路径，以防止文件覆盖，同时尊重您的意图：

关键原则：单次拍摄与多次拍摄

当您提供特定的文件路径时（例如。， ~/Desktop/screenshot.png)，PeepIt根据捕获上下文确定是完全使用它还是添加元数据：

1. 单次捕获→ 精确路径

- 捕获一个特定窗口 - 捕获一个特定屏幕（当只有一个显示器存在时） - 捕捉与 app_target: "frontmost" - 您的路径完全按照指定使用

1. 多次捕获→ 已添加元数据

- 捕获应用程序的所有窗口(mode: "multi" 或存在多个窗口） - 捕获所有屏幕（当存在多个显示器时） - 在没有特定目标的情况下进行捕获（默认为所有屏幕） - 附加元数据以防止覆盖

示例：

// SINGLE CAPTURES - Use exact path
// ================================

// One window of Safari
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Safari",
  path: "~/Desktop/browser.png"
});
// Result: ~/Desktop/browser.png ✓

// Specific screen (when you have only one monitor)
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "screen:0",
  path: "~/Desktop/myscreen.png"
});
// Result: ~/Desktop/myscreen.png ✓

// Frontmost window
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "frontmost",
  path: "~/Desktop/active.png"
});
// Result: ~/Desktop/active.png ✓

// MULTIPLE CAPTURES - Add metadata
// ================================

// All windows of Safari (mode: multi)
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Safari",
  mode: "multi",
  path: "~/Desktop/browser.png"
});
// Results: ~/Desktop/browser_Safari_window_0_20250610_120000.png
//          ~/Desktop/browser_Safari_window_1_20250610_120000.png

// All screens (multiple monitors)
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "screen",  // or omit app_target
  path: "~/Desktop/monitor.png"
});
// Results: ~/Desktop/monitor_1_20250610_120000.png
//          ~/Desktop/monitor_2_20250610_120000.png

// DIRECTORY PATHS - Always use generated names
// ============================================

// Directory path (note trailing slash)
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Safari",
  path: "~/Desktop/screenshots/"
});
// Result: ~/Desktop/screenshots/Safari_20250610_120000.png

长文件名保护：

PeepIt自动处理文件系统限制：

• 截断超过macOS 255字节限制的文件名
• 保留UTF-8多字节字符（表情符号、非拉丁文字）
• 确保在需要时始终包含元数据
• 从不创建无效的文件名

例子：

// Very long filename with emoji
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Safari",
  path: "~/Desktop/" + "🎯".repeat(100) + "_screenshot.png"
});
// Result: Filename safely truncated to fit 255-byte limit
//         while preserving valid UTF-8 characters

格式验证：

• 无效格式（“bmp”、“gif”、“tiff”等）会自动转换为PNG
• 当格式更正发生时，您将收到一条明确的警告消息
• 只有“png”和“jpg”/“jpeg”是有效格式

浏览器帮助程序筛选：

PeepIt在搜索常见浏览器（Chrome、Safari、Firefox、Edge、Brave、Arc、Opera）时会自动过滤掉浏览器助手进程。这可以防止在匹配“Google Chrome helper（渲染器）”等辅助进程而不是主浏览器应用程序时出现混淆错误。

示例：

// ✅ Finds main Chrome browser, not helpers
await use_mcp_tool("peepit", "image", {
  app_target: "Chrome"
});

// ❌ Old behavior: Could match "Google Chrome Helper (Renderer)"
//     Result: "no capturable windows were found" 
// ✅ New behavior: Finds "Google Chrome" or shows "Chrome browser is not running"

浏览器特定错误消息：

• 而不是通用的“找不到应用程序”
• 显示明确的消息，如“Chrome浏览器未运行或未找到”
• 仅适用于浏览器标识符-其他应用程序正常工作

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技术特性

• 多显示器支持：每个显示器都有自己的聚光灯时刻
• 智能应用定位：应用程序名称的模糊匹配
• 多种格式：PNG、JPEG、WebP、HEIF
• 自动命名：基于时间戳，无覆盖
• 权限检查：没有意外
• 应用程序列表：查看正在运行的内容
• 窗口枚举：列出应用程序的所有窗口
• PID定位：对于痴迷于过程的人
• 状态监测：知道什么是活动的
• 提供者不可知：Ollama、OpenAI和即将推出的Anthropic
• 自然语言：询问有关图像的问题
• 可配置的：基于环境
• 后备支援：提供程序之间的自动故障转移

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建筑

PeepIt/
├── src/                      # Node.js MCP Server (TypeScript)
│   ├── index.ts             # Main MCP server entry point
│   ├── tools/               # Individual tool implementations
│   │   ├── image.ts         # Screen capture tool
│   │   ├── analyze.ts       # AI analysis tool  
│   │   └── list.ts          # Application/window listing
│   ├── utils/               # Utility modules
│   │   ├── peepit-cli.ts   # Swift CLI integration
│   │   ├── ai-providers.ts  # AI provider management
│   │   └── server-status.ts # Server status utilities
│   └── types/               # Shared type definitions
├── peepit-cli/            # Native Swift CLI
│   └── Sources/peepit/    # Swift source files
│       ├── main.swift       # CLI entry point
│       ├── ImageCommand.swift    # Image capture implementation
│       ├── ListCommand.swift     # Application listing
│       ├── Models.swift          # Data structures
│       ├── ApplicationFinder.swift   # App discovery logic
│       ├── WindowManager.swift      # Window management
│       ├── PermissionsChecker.swift # macOS permissions
│       └── JSONOutput.swift        # JSON response formatting
├── package.json             # Node.js dependencies
├── tsconfig.json           # TypeScript configuration
└── README.md               # This file

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技术细节

JSON输出格式

Swift CLI在调用时输出结构化JSON --json-output:

{
  "success": true,
  "data": {
    "applications": [
      {
        "app_name": "Safari",
        "bundle_id": "com.apple.Safari", 
        "pid": 1234,
        "is_active": true,
        "window_count": 2
      }
    ]
  },
  "debug_logs": ["Found 50 applications"]
}

MCP集成

Node.js服务器提供：

• 通过Zod进行模式验证
• 正确的MCP错误代码
• 通过Pino进行结构化日志记录
• 完全TypeScript类型安全

安全

PeepIt尊重macOS的安全性：

• 操作前检查权限
• 妥善处理缺失的权限
• 权限设置的明确指导

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发展

测试命令

./peepit list apps --json-output | head -20
echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}' | node dist/index.js

建筑

npm run build
cd peepit-cli && swift build

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已知问题

• FileHandle警告：关于TextOutputStream一致性的非关键Swift警告
• AI提供者配置：需要 PEEPIT_AI_PROVIDERS 分析特征的环境变量

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许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

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贡献

1. 分叉回购
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

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