RINA AI — LSP Server

Un seul serveur, tous les éditeurs. Le Language Server Protocol standardisé par Microsoft permet à n'importe quel éditeur compatible LSP de bénéficier des actions RINA AI : explication, refactoring et génération de code.

Au lieu de coder une extension par éditeur, on en écrit une seule — et Neovim, Helix, Zed, Sublime Text, Emacs, JupyterLab et compagnie la branchent automatiquement.

Capacités

| LSP capability | Comportement RINA AI | |---|---| | textDocument/codeAction | Menu d'actions sur sélection : RINA AI: Explain / Refactor / Generate tests | | workspace/executeCommand | Exécution des commandes rina.explain, rina.refactor, rina.generateTests | | textDocument/completion | Complétion fill-in-the-middle au curseur (déclenchement manuel par défaut) |

Les actions appellent un backend d'inférence configurable — même syntaxe que evaluation/_utils/backend.py côté Python, donc une seule grammaire à retenir :

| Spec | Description | Clé d'API | |---|---|---| | openai:<model> | OpenAI Chat Completions | OPENAI_API_KEY | | anthropic:<model> | Anthropic Messages | ANTHROPIC_API_KEY | | mistral:<model> | Mistral Chat Completions | MISTRAL_API_KEY | | rina:<base-url> | API RINA AI (OpenAI-compat, bientôt) | RINA_API_KEY |

Les clés sont lues dans l'environnement — jamais dans le fichier de config de l'éditeur, pour ne pas qu'elles atterrissent dans Git par accident.

Installation

Depuis npm (recommandé)

npm install -g @siliconcorerina/rina-lsp-server

Le binaire rina-lsp est ensuite dans le $PATH.

Depuis le source

git clone https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI.git
cd RINA-AI/lsp-server
npm install
npm run build
# Le binaire est à ./out/server.js

Démarrage rapide

export OPENAI_API_KEY=sk-...     # ou ANTHROPIC_API_KEY, MISTRAL_API_KEY, etc.
rina-lsp --stdio

Le serveur attend des messages LSP sur stdin et répond sur stdout. C'est ton éditeur qui le lance, pas toi directement — voir CONFIGS.md pour la commande exacte par éditeur.

Configuration

Le serveur lit ses options via initializationOptions dans le message LSP initialize envoyé par le client :

{
  "backend": "openai:gpt-4o-mini",
  "language": "fr",
  "completion": { "enabled": true, "trigger": "manual" },
  "maxTokens": 1024,
  "temperature": 0.2
}

| Option | Défaut | Description | |---|---|---| | backend | openai:gpt-4o-mini | Backend d'inférence (voir tableau ci-dessus) | | language | en | en ou fr — langue des prompts système | | completion.enabled | true | Active la complétion au curseur | | completion.trigger | manual | manual (Ctrl+Space) ou auto (sur .) | | maxTokens | 1024 | Plafond de tokens par réponse | | temperature | 0.2 | Sampling — 0.2 = code déterministe |

Éditeurs supportés

Configuration prête-à-coller pour chaque éditeur dans CONFIGS.md :

• Neovim (via nvim-lspconfig)
• Helix
• Zed
• Sublime Text (via le package LSP)
• Emacs (lsp-mode ou eglot)
• JupyterLab (via jupyterlab-lsp)

Développement

npm install
npm run build       # compile TypeScript → out/
npm test            # vitest (31 tests)
npm run test:watch  # mode watch

Architecture

lsp-server/
├── src/
│   ├── server.ts      # entry point + LSP handlers
│   ├── backend.ts     # abstraction OpenAI / Anthropic / Mistral / RINA
│   ├── prompts.ts     # builders FR/EN + extraction code fenced
│   └── config.ts      # parsing initializationOptions
├── test/              # vitest (31 tests)
├── editor-configs/    # exemples prêts à coller
└── out/               # compiled output (publié sur npm)

Licence

MIT — voir LICENSE.