docs-test/src/devstar/ai-devops.md

# DevStar AI+ DevOps

DevStar AI+ DevOps 是一个完整的AI驱动研发平台解决方案，通过集成 DevStar平台、代码大语言模型、Gitea MCP Server和 AI Code Tools（Cursor、Claude Code、iFlow等），为开发者提供智能化研发支撑体系。

## 🚀 快速部署配置指南

### 一、部署 DevStar 代码托管平台

Ubuntu-20.04下完成安装：

```
wget -c https://devstar.cn/assets/install.sh && chmod +x install.sh && sudo ./install.sh
sudo devstar start
```

安装完成后，我们得到DevStar代码托管平台的URL，比如http://172.16.94.26:80

### 二、Ollama私有部署代码大模型

> 如您使用第三方API及Token可以跳过这一部分。

Ubuntu-20.04下完成安装：
```
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 验证是否安装成功
ollama --version

# 下载Qwen2.5-Coder大模型
ollama pull qwen2.5-coder:32b

# 列出已下载的模型
ollama list

# 测试模型
ollama run qwen2.5-coder:32b "Hello, can you help me code?"

# 启动Ollama服务 (默认端口11434)
ollama serve

# 验证服务状态
curl http://172.16.94.26:11434/api/tags
```
* 解决Ollama只能本地访问的问题
```
# 添加环境变量OLLAMA_HOST=0.0.0.0和OLLAMA_ORIGINS=*
sed -i '/\[Service\]/a Environment=OLLAMA_HOST=0.0.0.0' /etc/systemd/system/ollama.service
sed -i '/\[Service\]/a Environment=OLLAMA_ORIGINS=*' /etc/systemd/system/ollama.service
# 重新加载并重启
systemctl daemon-reexec
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama
```

安装完成后，我们得到API URL,比如http://172.16.94.26:11434/api/tags model比如qwen2.5-coder:32b token比如TOKEN***************

### 三、在项目中使用代码大模型

#### 配置AI Code Review到CI/CD工作流中

在您的项目中添加.gitea/workflows/code-review.yml , 这里使用kekxv/AiReviewPR@v0.0.6来进行AI Code Review
```
name: ai-reviews

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: Review code
        uses: kekxv/AiReviewPR@v0.0.6
        with:
          model: ${{ vars.MODEL }}
          host: ${{ vars.OLLAMA_HOST }}
          REVIEW_PULL_REQUEST: false
```
DevStar代码托管平台中项目设置、用户设置和后台管理中都可以设置变量vars.MODEL、vars.OLLAMA_HOST等。

#### 安装配置MCP Server

在 VS Code 中使用，要快速安装，请使用如下安装按钮。

[![在 VS Code 中使用 Docker 安装](https://img.shields.io/badge/VS_Code-Install_Server-0098FF?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=gitea&inputs=[{%22id%22:%22gitea_token%22,%22type%22:%22promptString%22,%22description%22:%22Gitea%20Personal%20Access%20Token%22,%22password%22:true}]&config={%22command%22:%22docker%22,%22args%22:[%22run%22,%22-i%22,%22--rm%22,%22-e%22,%22GITEA_ACCESS_TOKEN%22,%22docker.gitea.com/gitea-mcp-server%22],%22env%22:{%22GITEA_ACCESS_TOKEN%22:%22${input:gitea_token}%22}}) [![在 VS Code Insiders 中使用 Docker 安装](https://img.shields.io/badge/VS_Code_Insiders-Install_Server-24bfa5?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=gitea&inputs=[{%22id%22:%22gitea_token%22,%22type%22:%22promptString%22,%22description%22:%22Gitea%20Personal%20Access%20Token%22,%22password%22:true}]&config={%22command%22:%22docker%22,%22args%22:[%22run%22,%22-i%22,%22--rm%22,%22-e%22,%22GITEA_ACCESS_TOKEN%22,%22docker.gitea.com/gitea-mcp-server%22],%22env%22:{%22GITEA_ACCESS_TOKEN%22:%22${input:gitea_token}%22}}&quality=insiders)

也可以在项目中添加到 .vscode/mcp.json 文件如下：

```
{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "gitea_token",
        "description": "Gitea 个人访问令牌",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "gitea-mcp": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "GITEA_HOST",
          "-e",
          "GITEA_ACCESS_TOKEN",
          "docker.gitea.com/gitea-mcp-server"
        ],
        "env": {
          "GITEA_HOST": "--host http://172.16.94.26",
          "GITEA_ACCESS_TOKEN": "${input:gitea_token}"
        }
      }
    }
  }
}
```

#### 配置AI IDE/CLI使用私有大模型及MCP Server

* Copilot，简要文字描述，不要上太多图，可以提供官方配置链接
* Cursor
* Continue
* ...

## 🚀 DevStar AI+ DevOps演示

在前面部署配置的基础上，我们以VSCode + Copilot或者Continue等为例，演示AI生成代码、触发CI/CD工作流及AI Code Review

### 创建一个项目

使用ai-develops项目模板创建项目

todo

### AI生成代码

todo

### 提交PR

todo

### AI Code Review

todo

### 合并PR

todo