cjdrift（仓颉漂移）

面向仓颉开发者的 AI 协作 MCP 工具集。

把仓颉 1.1.3 全工具链（cjpm / cjlint / cjfmt / stdlib API / 中心 仓 / 项目脚手架 / 错误诊断 / 受控文件系统）封装为 12 个生产 可用的 MCP 工具，让 Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Continue 等所有支持 MCP 的 AI 编程助手都能"真正懂得"仓颉。

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这个项目解决什么问题？

仓颉生态当前阶段的最大瓶颈不是"再多一个 HTTP 客户端库"， 而是 AI 时代仓颉开发者与 LLM 之间的最后一公里：

• LLM 不知道仓颉 1.1.3 stdlib 的 API 名，常常生成 ArrayList 当成 Array 用的代码
• LLM 不知道 cjpm 接受哪些子命令，常常写出 cjpm add cjpm-test 之类的错误
• LLM 不知道中心仓有什么包，每次都要离开 IDE 去浏览器
• LLM 读不懂 cjlint 报告，只能把一千条诊断贴回对话
• LLM 写出来的代码风格不"仓颉"，充斥 Python 的 elif、C 的 { } block

cjdrift 把这一公里接上。

12 个工具一览

方法	作用
cangjie_apis	模糊搜索仓颉 1.1.3 标准库 API
cangjie_doc	查一个 API 的完整文档
cangjie_patterns	查惯用代码片段（parse JSON、spawn future、mutex…）
cangjie_run	跑 cjpm / cjlint / cjfmt（白名单 10 个子命令）
cangjie_lint	跑 cjlint 并按规则聚合报告
cangjie_fmt	跑 cjfmt（dry-run 模式返回 unified diff）
cangjie_pkg_search	搜仓颉中心仓（带离线 fallback）
cangjie_scaffold	生成三种项目骨架（executable / library / mcp-server）
cangjie_explain	14 条规则解释 cjc / cjpm / cjlint 错误
cangjie_read_file	受控读文件（限在 root 之下）
cangjie_write_file	受控写文件（必须 confirm: true）
cangjie_list_dir	受控列目录

安装

# 在你的仓颉项目根目录
cjpm add cjdrift

或者单独 clone：

git clone https://gitcode.com/jiangzeyu-2026/cjdrift
cd cjdrift
cjpm update && cjpm build
./target/release/cjdrift server   # 启动 MCP 服务器
./target/release/cjdrift search "ArrayList"
./target/release/cjdrift explain "cannot find symbol"

接入 Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "cjdrift": {
      "command": "/abs/path/to/cjdrift",
      "args": ["server"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 即可看到 12 个 cangjie_* 工具。

作为库使用

import cjdrift

main(): Int64 {
    return cjdrift.runDefaultServer()  // 启动默认 MCP 服务器
}

或自选工具：

import cjdrift.core.{Server, ServerConfig, ToolRegistry, Transport}
import cjdrift.tools.{CjapiTool, CjlintTool, ExplainTool}
import cjdrift.knowledge.{ApiIndexLoader, Explainer}
import std.io.{InputStream, OutputStream}

main(): Int64 {
    let registry = ToolRegistry()
    let idx = ApiIndexLoader().load()
    registry.register(CjapiTool(idx))
    registry.register(CjlintTool())
    registry.register(ExplainTool(Explainer()))

    let transport = Transport(InputStream.stdin(), OutputStream.stdout())
    return Server(ServerConfig(), registry, transport).run()
}

与官方工具的关系

工具	角色	cjdrift 是否依赖
cjc	编译器	是（间接）
cjpm	包管理	是（间接）
cjlint	静态检查	是（间接）
cjfmt	格式化	是（间接）
cjcov	覆盖率	否（0.1.0）
std.ast	AST 库	否（保留给下游工具）
CangjieMagic	Agent DSL	否（互补）
CangjieCorpus	RAG 语料	否（互补）

cjdrift 不与它们竞争，而是把它们在 LLM 侧串起来。

三层安全

1. cangjie_run 白名单 — 只允许 10 个 cjpm 子命令
2. cangjie_write_file 必须 confirm: true — 模型 显式请求写入才会落盘
3. cangjie_*_file 路径包含 — 所有路径在 root 下解 析，.. 段被拒绝

开发与测试

cjpm test            # 28 个单元 + 集成测试
cjpm run -- server   # 开发模式启动服务器
cjpm bundle          # 打包

兼容性

• Cangjie SDK: 1.1.3 (STS)
• MCP 协议: 2025-06-18
• MCP 客户端: Claude Desktop 0.7+ / Cursor 0.40+ / Windsurf 1.5+ / Continue 0.9+ / OpenAI Agents SDK 0.3+
• OS: Linux / macOS / Windows 一致

许可

Apache-2.0。详见 LICENSE。

仓库

• 主: https://gitcode.com/jiangzeyu-2026/cjdrift
• 镜像: https://github.com/logicore-code/cjdrift