Crush - Agen coding AI canggih untuk terminal

• Sebagai AI coding agent untuk terminal, terintegrasi dengan berbagai LLM (model bahasa besar) untuk meningkatkan produktivitas kode lewat penulisan kode, otomatisasi alur kerja, dan pemeliharaan konteks kode
• Mendukung pemilihan banyak model atau pergantian model secara bebas di tengah sesi, serta mempertahankan sesi/konteks per proyek
• Menyediakan fitur ramah pengembang seperti integrasi LSP (Language Server Protocol), dukungan MCP (Model Context Protocol) yang dapat diperluas, pengecualian file via .gitignore dan file ignore khusus
• Dapat berjalan di hampir semua lingkungan terminal utama seperti macOS, Linux, Windows, dan FreeBSD, serta dapat dipasang melalui beragam manajer paket, Go, atau binary
• Mendukung pengaturan intuitif sekaligus kustomisasi tingkat lanjut, termasuk variabel lingkungan, pengaturan JSON, daftar putih alat, agar juga ramah untuk pengguna tingkat lanjut

---

Crush

• Agen coding AI yang berjalan di lingkungan terminal, yang memungkinkan integrasi bebas dengan LLM favorit pengembang untuk mendukung penulisan, penyuntingan, dan otomatisasi kode
• Dapat memilih dan beralih secara bebas antar berbagai model (Anthropic, OpenAI, Groq, OpenRouter, dan lain-lain), serta mengelola konteks secara mandiri per sesi
• Melalui LSP (Language Server Protocol), agent menerima konteks tambahan sesuai bahasa sehingga lebih cerdas membantu penulisan kode
• Melalui MCP (Model Context Protocol), dapat mengumpulkan dan memanfaatkan informasi tambahan dari sistem eksternal, HTTP, command line, SSE, dan sumber lainnya

Fitur Utama

• Dukungan multi-model: Integrasi berbagai LLM seperti OpenAI, Anthropic, Groq, OpenRouter, dan bisa menambah sendiri
• Pekerjaan berbasis sesi: Mengelola beberapa sesi kerja dan pemisahan konteks untuk tiap proyek
• Pergantian model yang fleksibel: Dapat mengubah model kapan saja di tengah sesi sambil mempertahankan konteks yang ada
• Integrasi LSP: Koneksi LSP untuk Go, TypeScript, Nix, dan bahasa utama lainnya guna memperkuat konteks kode
• Ekstensibilitas: Berbasis protokol MCP, memudahkan penambahan fitur eksternal via HTTP/CLI/SSE
• Dukungan lintas platform luas: Berjalan di terminal OS utama termasuk macOS, Linux, Windows (WSL, PowerShell), FreeBSD, OpenBSD, NetBSD
• Pengaturan intuitif: Dapat dipakai langsung tanpa pengaturan tambahan, dengan opsi konfigurasi JSON per proyek/global jika diperlukan
• Fitur pengecualian yang kuat: Mengelola file/folder yang dikecualikan dari konteks melalui .gitignore dan .crushignore
• Daftar putih alat: Mendukung persetujuan awal sebelum menjalankan alat dan opsi eksekusi otomatis; flag --yolo dapat melewati seluruh prompt (gunakan dengan hati-hati)
• Penyedia kustom: Dapat menambahkan API kompatibel OpenAI, Anthropic secara bebas dan menentukan opsi detail

Instalasi dan Memulai

• Dapat dipasang lewat berbagai manajer paket seperti Homebrew, NPM, Arch, Nix, Debian/Ubuntu, Fedora/RHEL, serta binary/Go
• Pada eksekusi pertama, diperlukan API key LLM yang disukai (OpenAI, Anthropic, Groq, dsb.), dan juga bisa ditentukan lewat variabel lingkungan
• Contoh LLM yang dapat dihubungkan lewat variabel lingkungan: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GROQ_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, GEMINI_API_KEY, VERTEXAI_PROJECT, dan lainnya

Contoh Konfigurasi

• Menerapkan opsi lanjutan melalui file JSON global atau per proyek (./.crush.json, ./crush.json, $HOME/.config/crush/crush.json)
• Konfigurasi LSP: Menentukan perintah per bahasa

  {  
    "lsp": {  
      "go": { "command": "gopls" },  
      "typescript": { "command": "typescript-language-server", "args": ["--stdio"] }  
    }  
  }  
  

• Konfigurasi MCP: Contoh ekstensi eksternal berbasis HTTP/CLI/SSE

  {  
    "mcp": {  
      "filesystem": {  
        "type": "stdio",  
        "command": "node",  
        "args": ["/path/to/mcp-server.js"]  
      }  
    }  
  }  
  

• Pengecualian file dan persetujuan alat
  • Mengecualikan file/folder tertentu melalui .crushignore
  • Lewat daftar putih alat atau flag --yolo untuk melewati prompt

Fitur Pengguna Lanjutan

• Pendaftaran penyedia kustom: Tambahkan API kompatibel OpenAI/Anthropic, dan tentukan opsi detail seperti harga dan konteks
• Logging: Tersedia file log per proyek, dan dapat dipantau secara real-time menggunakan perintah CLI crush logs, crush logs --follow
• Opsi debug: Aktifkan log detail lewat flag --debug atau konfigurasi