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让 AI 全面感知本地开发环境，快速排查进程、容器与代码状态问题
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-devenv" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
检查我当前本地开发环境里的运行进程、占用端口和最近日志，帮我找出为什么前端服务启动失败，并给出修复建议。
返回端口冲突、异常进程或日志报错的诊断结果，并提供可执行的修复步骤。
查看本机正在运行的 Docker 容器、相关服务日志和开放端口，判断开发环境依赖是否齐全，并指出异常组件。
输出容器运行概况、异常服务列表，以及缺失或故障依赖的定位说明。
读取当前项目的 git 状态，结合本地运行环境信息，告诉我有哪些未提交改动、分支风险或可能影响调试的问题。
给出 Git 状态摘要、潜在调试风险，以及下一步建议操作清单。
在项目工作区中安全管理 Python 虚拟环境与依赖包操作。
提供安全的文件与目录操作能力，支持 AI 自动化开发与工程流程执行。
通过多模型与可视化工具，用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。
连接运行中的 Chrome 标签页，帮助 AI 进行页面检查、调试与运行时诊断。
让 AI 持续连接本地终端，执行命令、切换目录并完成系统操作
用于创建、监控和管理 Devin AI 会话，提升开发协作与自动化效率。