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全部文档 / 作者: Uber Engineering / 标签: MCP

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清除

Using AI to Delete Code: Agentic Tech Debt Cleanup at Uber

Uber 工程团队介绍了 AutoClean 系统,用于自动化清理 feature flag 产生的技术债务。陈旧的 feature flag 会在代码库中留下大量死代码,影响可读性、测试效率,甚至拖慢 AI agent 的会话。清理看似简单的搜索删除,实则涉及布尔逻辑、辅助函数、调用点、配置和测试的连锁传播决策。AutoClean 结合 AI agent 与基于 PolyglotPiranha 的确定性代码转换工具,通过 MCP 协议协作完成代码重写,并在 CI 失败时由确定性 fixer 与 agentic fixer 分层修复,最终生成通过验证的 diff 交由人工审查。该系统在 Uber 的 monorepo 中持续运行,实现了规模化、安全的技术债自动清理。

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Designing MCP Gateway: Uber 的 MCP 管理平台

Uber 推出 MCP Gateway,作为统一管理 AI Agent 与后端服务 MCP 交互的核心微服务平台。文章介绍了其架构:控制平面(MCP Registry)作为工具目录的唯一事实来源,数据平面(Proxy Gateway)负责将 MCP 协议请求翻译为 HTTP、gRPC 或 TChannel 并路由到后端服务。通过基于 Cadence 的 AutoCrawler 自动扫描 IDL 注册表和原生 MCP 服务器心跳,自动发现、生成并注册 MCP 工具,同时支持 Jira、Google 等第三方集成。该平台已托管 800 多个 MCP 服务器和 5000 多个工具,实现了安全、可扩展、统一的 Agent 生态治理。

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