使用说明

🚀 AI能力扩展套件

如果人工智能代理真的可以看见, 调试，以及控制您的开发环境？

我们构建了最全面的MCP服务器套件，为AI代理提供了前所未有的超能力。 这不仅仅是另一个工具集合，它是一种范式转变，将人工智能助手从代码生成器转变为智能开发合作伙伴 运行时可见性, 系统控制，以及 物理世界访问.

📝 注：所有包都被拆分为单独的Git子模块，每个子模块都有自己的存储库，以实现更好的可维护性和独立的版本控制。每个包现在都有自己的专用存储库数字挑战组织。

📦 快速索引

🐛 MCP ACS调试器

25+AI代理调试工具 | VS代码扩展 | NPM | 码头工人

✅ VS代码扩展与GitHub Copilot集成
✅ 94.53%的测试覆盖率，1059次测试
✅ 性能分析、挂起检测、高级断点
🎯 基洛超级大国正在开发中 -增强的AI调试工作流程

📸 MCP ACS屏幕截图

可视化UI捕获和分析 | VS代码扩展 | NPM | 码头工人

✅ 全屏、窗口和区域捕获
✅ 通过OCR集成进行PII屏蔽
✅ 267项测试，跨平台支持
🎯 基洛超级大国正在开发中 -人工智能驱动的视觉分析

⚙️ MCP ACS流程

企业级流程管理 | VS代码扩展 | NPM | 码头工人

✅ 12个流程管理工具
✅ 6层安全验证
✅ 资源监控和服务管理
🎯 基洛超级大国正在开发中 -智能流程编排

🎯 阿基拉

GitHub Copilot的规范驱动开发 | 仓库

✅ 符合EARS要求的工程
✅ 基于属性的测试集成
✅ 结构化要求→ 设计→ 任务→ 执行工作流程
✅ MCP支持跨聊天会话的持久上下文

🎯 现在可以在VS Code Marketplace上使用

⚡ 安装VS代码扩展→

我们的旗舰产品MCP ACS调试器现在作为原生VS代码扩展提供，通过以下方式将专业级调试功能直接带到您的编辑器中 需要零配置.

为什么开发者喜欢它：

✅ 一键安装 来自VS代码市场
✅ GitHub Copilot集成 用于AI驱动的调试
✅ 25+调试工具 可供AI代理访问
✅ 零配置 -安装后立即工作
✅ 企业级质量 测试覆盖率为94.53%
✅ 1059项测试通过

查看VS代码市场→

🤔 我们正在解决的问题

今天的人工智能代理是强大但盲目的：

❌ 无法看到代码在运行时实际做了什么
❌ 无法捕捉屏幕或录制演示
❌ 无法管理超出基本读/写范围的文件
❌ 无法控制进程或应用程序
❌ 无法与您的实际开发环境交互

结果： 你被困在人工智能应该处理的手工工作中。

🎯 我们构建了什么：完整的解决方案

这 AI能力扩展套件 提供 5台综合MCP服务器 赋予人工智能代理专业级的能力，此外 阿基拉:

🐛 1.MCP ACS调试器

最全面的AI代理调试界面-我们的旗舰产品

存储库： 核心 | 服务器 | VS代码扩展

✨ 现在可作为VS代码扩展！ 从市场安装→

问题： AI代理对运行时的行为视而不见。他们可以阅读你的代码并提出修复建议，但无法看到你的代码运行时实际发生了什么。调试仍然是一个令人沮丧的手动过程。

解决方案： AI代理现在可以像高级开发人员一样进行调试——设置断点、检查变量、分析性能和实时检测无限循环。既可作为独立的MCP服务器，也可作为与GitHub Copilot集成的原生VS Code扩展。

🎨 VS代码扩展功能

零配置设置：

一键从VS代码市场安装
自动MCP服务器集成
无需手动配置
VS代码扩展通过调试适配器协议与任何语言兼容
独立的MCP服务器通过Chrome DevTools协议与Node.js/JavaScript协同工作

GitHub Copilot集成：

编辑器中的AI调试辅助
Copilot可以访问调试上下文和工具
自然语言调试命令
智能断点建议

本地IDE集成：

用于代码智能的语言服务器协议（LSP）
用于无缝调试的调试适配器协议（DAP）
悬停提供者以进行变量检查
断点管理代码镜头
集成调试UI

专业调试工作流程：

使用右键单击上下文菜单设置断点
使用键盘快捷键遍历代码
检查悬停工具提示中的变量
在调试面板中查看调用堆栈
无需离开编辑器即可配置文件性能

语言支持：

VS代码扩展：通过调试适配器协议提供多语言支持
- JavaScript/TypeScript、Python、Java、C/C++、Go、Rust、PHP、Ruby等
- 测试框架：Jest、Mocha、Vitest、pytest、JUnit、go Test、cargo Test
- 框架：React、Vue、Angular、Django、Spring Boot等
独立MCP服务器：Node.js/JavaScript仅通过Chrome DevTools协议
- 完全支持TypeScript和源代码映射
- 测试框架：Jest、Mocha、Vitest
- 框架：Express、Nest.js、React（Node.js SSR）等

🔥 为什么这会改变一切

对于开发者：

“为我调试这个” 成为现实——人工智能调查并修复运行时问题
即时性能洞察--AI自动识别瓶颈和内存泄漏
智能测试调试--AI调试失败的测试并建议精确的修复
主动挂起检测--再也不会在无限循环中浪费时间

对于AI代理：

运行时可见性--查看代码执行时实际发生了什么
交互式调试--设置断点，遍历代码，检查状态
性能分析--配置CPU、内存和执行时间线
智能解决问题--将静态分析与运行时行为相结合

🛠️ 25+专业调试工具

核心调试（17个工具）：

🚀 会话管理（启动、停止并彻底关闭）
🎯 断点操作（设置、删除、切换、带条件逻辑的列表）
▶️ 执行控制（继续、跨步/进入/退出、暂停）
🔍 变量检查（计算表达式、检查对象、监视变量）
🗺️ 调用堆栈导航（获取堆栈、切换帧）
⚠️ 悬挂检测（智能无限循环识别）

高级断点（4个工具）：

📝 日志点 -可变插值的无中断观测
🚨 异常断点 -通过过滤来中断捕获/未捕获的异常
🎯 函数断点 -使用正则表达式匹配打断函数条目
🔢 点击计数条件 -N次点击后或每N次点击时中断

性能分析（4个工具）：

🔥 CPU性能分析 -火焰图实时性能分析
🧠 内存配置文件 -堆快照和泄漏检测
📉 性能指标 -时间线分析和回归检测
📊 资源监控 -跟踪CPU、内存和执行模式

🏆 是什么让这与众不同

与其他解决方案的比较：

功能	我们的MCP ACS调试器	其他MCP ACS调试器	VS代码内置	Chrome DevTools
AI代理集成	✅ 完整的MCP+VS代码	⚠️ 仅限基本MCP	❌ 没有AI集成	❌ 无AI集成
工具数量	✅ 25+工具⚠️ 5-10个工具	⚠️ API有限	⚠️ 仅限手册
性能分析	✅ CPU、内存、时间线	❌ 无	⚠️ 基础	✅ 高级
挂起检测	✅ 自动	❌ 无	❌ 无	❌ 手册
高级断点	✅ 4种类型	❌ 仅限基本	⚠️ 有限	✅ 高级
企业安全	✅ 全套	❌ 无	❌ 无	❌ 没有
测试覆盖率	✅ 94.53%	⚠️ <50%典型值	N/A	N/A
TypeScript支持	✅ 完整源地图	⚠️ 有限	✅ 好	✅ 很好
测试框架集成	✅ 杰斯特、摩卡、维特❌ 无	⚠️ 手册	⚠️ 手册
VS代码扩展	✅ 本地	❌ 无	不适用	❌ 单独工具
GitHub复制集成	✅ 已满	❌ 无	⚠️ 有限	❌ 没有
生产就绪	✅ 是	⚠️ Beta/Alpha	✅ 是	✅ 是的
交叉平台的	✅ Linux、macOS、Windows⚠️ 有限	✅ 是	✅ 是的
部署选项	✅ 4个选项	⚠️ 1-2个选项	不适用	不适用

主要区别：

25+工具 与备选方案中的基本断点/步操作相比
性能评测 （CPU、内存、时间线）-MCP生态系统中独一无二
挂起检测 具有无限循环标识-没有其他MCP服务器具有此功能
高级断点类型 （日志点、异常、点击计数、函数）
企业安全 （身份验证、速率限制、PII屏蔽、审计日志记录）
生产准备就绪 （优雅关机、断路器、重试逻辑）
多语言支持 通过VS Code的调试适配器协议
源地图支持 用于TypeScript和转译语言
测试框架集成 （Jest、Mocha、Vitest、pytest、JUnit、go test、cargo test）
94.53%的测试覆盖率 1059次测试（大多数MCP服务器的测试最少）
基于属性的测试 具有22个正确性属性
负载测试 100多个并发会话
多个部署选项 （VS代码扩展、NPM、Docker、二进制文件）
原生VS代码集成 使用LSP/DAP协议
GitHub Copilot集成 用于AI驱动的调试

📊 企业级质量

大多数MCP服务器都是业余项目。我们构建了企业软件：

94.53%的线路覆盖率 超过 90%的企业目标 ✅
83.45%的分行覆盖率 接近 85%目标
1059次测试 随着 通过率99.81%
零跳过测试 ✅
22个正确性属性 通过快速检查进行验证
负载测试 （100多个并发调试会话）
混沌测试 （随机故障、网络问题）
安全性测试 （绕过身份验证的尝试）
性能基准 （低于100ms的响应时间）
兼容性测试 （Node.js 16-22，TypeScript 4.x-5.x）

🎮 真实世界用例

“AI，调试这个失败的测试”

You: "My Jest test is failing but I can't figure out why"
AI: *Sets breakpoints in test, inspects variables, identifies exact divergence*
AI: "Line 42: API returns string but test expects number. Here's the fix..."

“AI，找到性能瓶颈”

You: "This function is slow but I don't know why"
AI: *Starts CPU profiling, analyzes flame graphs, identifies hot paths*
AI: "Bottleneck in nested loop on line 156. Here's 10x faster version..."

“AI，为什么我的应用挂了？”

You: "My Node.js app freezes randomly"
AI: *Detects infinite loop, captures call stack, identifies root cause*
AI: "Infinite loop in processQueue() - exit condition never true because..."

“AI，调试这个Node.js问题”

You: "My Express server crashes on startup"
AI: *Sets breakpoints, inspects variables, traces execution*
AI: "Missing environment variable 'PORT' on line 23. Server tries to bind to undefined port..."

🚀 开始使用

选项1:VS代码扩展（建议VS代码用户使用）

# Install from VS Code Marketplace
# Search for "MCP ACS Debugger" or visit:
# https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=digitaldefiance.ts-mcp-debugger

# Or install via command line
code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

特征：

✅ 零配置 -开箱即用
✅ GitHub Copilot集成 -AI驱动的调试辅助
✅ 本机VS代码调试 -无缝集成IDE
✅ 语言服务器协议 -智能代码智能
✅ 调试适配器协议 -完整的调试功能

选项2：独立MCP服务器（适用于其他AI代理）

# NPM (Recommended)
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Docker
docker run digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Configure your AI agent (Kiro, Amazon Q, etc.)
{
  "servers": {
    "debugger": {
      "command": "mcp-debugger-server"
    }
  }
}

选项3：来源

# Clone and build
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build

# Run debugger server
node packages/mcp-debugger-server/dist/src/index.js

📚 文档：

📦 安装与使用

VS代码扩展（建议VS代码用户使用）：

从市场安装：
- 打开VS代码
- 转到扩展（Ctrl+Shift+X/Cmd+Shift+X）
- 搜索“MCP ACS调试器”
- 单击安装
- 或访问： https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=digitaldefiance.ts-mcp-debugger
开始调试：
- VS代码扩展名：打开任何源代码文件
- 独立MCP服务器：打开JavaScript或TypeScript文件
- 通过在排水沟中单击来设置断点
- 按F5开始调试
- 使用GitHub Copilot询问调试问题

与Copilot一起使用：

You: "@workspace debug this failing test"
Copilot: *Uses MCP debugger to investigate*
Copilot: "Found the issue on line 42. The API returns..."

独立MCP服务器（适用于其他AI代理）：

全局安装：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

配置您的AI代理：

{
  "mcpServers": {
    "debugger": {
      "command": "mcp-debugger-server"
    }
  }
}

与您的AI代理一起使用：

You: "Debug my Node.js app"
AI: *Uses MCP tools to start debugging session*
AI: "Started debug session. Set breakpoint at app.js:42..."

📸 2.MCP ACS屏幕截图

将AI代理从代码阅读器转变为可视化UI专家和文档合作伙伴

存储库： MCP ACS屏幕截图 | VS代码扩展

✨ 现在可以在NPM、Docker Hub和VS Code Marketplace上使用！

问题： 人工智能代理对你的实际用户界面视而不见。他们可以阅读HTML/CSS并提出改进建议，但无法看到用户实际体验到的内容——布局损坏、对比度差、元素错位或可访问性问题。

解决方案： AI代理现在已经 视觉超能力--他们可以像高级用户体验设计师一样查看、分析和记录你的应用程序。从自动化文档生成到可访问性审计，人工智能现在可以处理用户实际看到的内容。

🎨 主要特点

屏幕截图：

全屏截图 支持多种格式（PNG、JPEG、WebP、BMP）
窗口特定捕获 按标题或ID
区域捕捉 具有精确的边界控制
显示管理 -列出并针对特定监控器
质量控制 -可调压缩和优化

隐私和安全：

PII屏蔽 与Tesseract OCR集成
窗口排除 -跳过敏感应用程序
安全默认值 -隐私优先配置
权限处理 -适当的系统权限检查

跨平台支持：

Linux：X11和Wayland支持
macOS：本机屏幕截图API
视窗：Windows API集成
码头工人：使用Xvfb进行无头捕捉

🛠️ 5个专业截图工具

screenshot_capture_full -使用格式选项（PNG、JPEG、WebP、BMP）捕获整个屏幕
screenshot_capture_window -按标题或ID捕获特定应用程序窗口
screenshot_capture_region -捕捉具有精确边界的矩形屏幕区域
screenshot_list_displays -列出连接的显示器及其分辨率和缩放比例
screenshot_list_windows -列出带有标题、位置和尺寸的可见窗口

隐私和安全功能：

PII屏蔽 -自动检测和模糊敏感信息（电子邮件、电话号码、信用卡）
窗口排除 -跳过密码管理器和身份验证对话框
安全默认值 -开箱即用的隐私优先配置
权限处理 -适当的系统权限检查和用户同意

📊 企业级质量

267测试 通过率100%
完全符合MCP协议 已验证
E2E测试 （25次测试）用于方案验证
单元测试 （242项测试）全面覆盖
VSCode扩展测试 （80+测试）
跨平台验证 （Linux、macOS、Windows）
优雅的故障处理 适用于无头环境

🚀 开始使用

NPM包：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot
npx @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

Docker：

docker run -v $(pwd)/screenshots:/app/screenshots digitaldefiance/mcp-screenshot:latest

VSCode扩展：

在VS代码扩展中搜索“MCP ACS截图”
或访问： https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DigitalDefiance.mcp-screenshot

🎯 革命性用例

“人工智能，创建专业文档”

You: "Document the user onboarding flow"
AI: *Captures each step, analyzes UI elements*
AI: "Generated step-by-step guide with 8 annotated screenshots, user journey map, and accessibility notes..."

“AI，审核此设计的可访问性”

You: "Check if this form meets WCAG standards"
AI: *Captures form, analyzes contrast and spacing*
AI: "Found 3 issues: Submit button has 2.1:1 contrast (needs 4.5:1), labels lack focus indicators, touch targets under 44px..."

“AI，帮助调试这个响应式布局”

You: "Why does my navbar break on mobile?"
AI: *Captures multiple viewport sizes*
AI: "Navigation collapses at 768px but hamburger menu overlaps logo. Here's the CSS fix with before/after comparison..."

“AI，比较这两个设计选项”

You: "Which landing page converts better?"
AI: *Captures both versions, analyzes visual hierarchy*
AI: "Version B has 34% better visual flow—CTA button more prominent, hero text clearer, social proof positioned optimally..."

“AI，用视觉效果创建错误报告”

You: "The checkout form validation isn't working"
AI: *Captures error states and user flow*
AI: "Created detailed bug report with 5 screenshots showing error conditions, expected vs actual behavior, and reproduction steps..."

🔥 这会改变什么

之前： 人工智能依靠代码描述盲目工作

❌ “布局看起来已损坏”→ 人工智能猜测出了什么问题
❌ “创建文档”→ AI编写没有视觉效果的通用文本
❌ “检查可访问性”→ AI只能审查代码，不能进行实际对比
❌ “调试响应式设计”→ AI看不到实际的断点行为

之后： AI可以看到并分析您的实际用户界面

✅ 可视化调试 -人工智能能够准确识别像素级别的问题
✅ 智能文档 -AI创建带有真实截图和注释的指南
✅ 无障碍审计 -AI测量实际对比度和间距
✅ 响应式测试 -AI捕捉并比较不同的屏幕尺寸
✅ 设计分析 -AI评估视觉层次和用户体验
✅ 专业bug报告 -AI创建具有视觉证据的详细报告

📚 文档：

📁 3.MCP文件系统

超越基本I/O的高级文件操作，具有严格的安全边界

存储库： MCP文件系统 | VS代码扩展

✨ 现在可以在NPM和VS代码市场上使用！

问题： AI代理需要超越基本读/写的高级文件操作，但如果没有适当的安全边界，这会带来重大风险——路径遍历攻击、对系统文件的未经授权访问以及敏感凭据的暴露。

解决方案： AI代理现在已经 企业级文件系统操作 具有10层安全验证。从原子回滚的批处理操作到实时目录监视，人工智能现在可以安全地管理您的工作区文件。

🔥 主要特点

高级操作：

批量操作 -使用回滚支持原子地执行多个文件操作
目录监视 -通过事件过滤实时监控文件系统更改
文件搜索和索引 -具有元数据过滤功能的快速全文搜索
校验和操作 -计算并验证文件完整性（MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-512）
Symlink管理 -在工作区边界内创建和管理符号链接
磁盘使用情况分析 -分析目录大小并识别大文件
目录操作 -递归复制、同步和原子文件替换

安全（纵深防御）：

工作区监狱 -所有操作仅限于配置的工作区根目录
10层路径验证 -多重安全检查可防止路径遍历
硬编码块列表 -系统路径和敏感文件始终被阻止（无法禁用）
速率限制 -每分钟可配置的操作限制
审计日志 -完整的合规运营跟踪
平台特定安全 -自动执行特定于操作系统的边界

🛠️ 12个专业文件系统工具

fs_batch_operations -使用回滚以原子方式执行多个操作
fs_watch_directory -监控目录的实时更改
fs_get_watch_events -检索累积的文件系统事件
fs_stop_watch -停止观看会话并清理资源
fs_search_files -按名称、内容或元数据搜索
fs_build_index -构建可搜索索引以实现快速搜索
fs_create_symlink -在工作空间内创建符号链接
fs_compute_checksum -计算文件校验和以进行完整性验证
fs_verify_checksum -验证文件校验和是否与预期值匹配
fs_analyze_disk_usage -分析磁盘使用情况并识别大文件
fs_copy_directory -使用选项递归复制目录
fs_sync_directory -通过仅复制较新/缺失的文件来同步目录

🚀 开始使用

NPM包：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-filesystem
mcp-filesystem --config ./mcp-filesystem-config.json

VS代码扩展名：

在VS代码扩展中搜索“MCP ACS文件系统”
或访问： https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DigitalDefiance.mcp-acs-filesystem

🎯 革命性用例

“AI，备份我所有的TypeScript文件”

You: "Create atomic backup of all .ts files to backup folder"
AI: *Uses batch operations with rollback*
AI: "Backed up 47 TypeScript files (2.3 MB) atomically. All operations succeeded, no rollback needed."

“人工智能，关注变化并重建”

You: "Watch src directory and notify me of changes"
AI: *Starts directory watch with filters*
AI: "Watching src/ recursively. Detected 3 changes: file1.ts modified, file2.ts created, file3.ts deleted."

“AI，在代码库中找到所有TODO”

You: "Search for TODO comments in TypeScript files"
AI: *Builds index and searches content*
AI: "Found 23 TODO comments across 12 files. Most common: 'TODO: Add error handling' (5 occurrences)."

“AI，验证文件完整性”

You: "Compute SHA-256 checksum for release.zip"
AI: *Computes checksum*
AI: "SHA-256: a3f5b8c2... File integrity verified against expected checksum."

“AI，分析磁盘使用情况”

You: "What's taking up space in node_modules?"
AI: *Analyzes disk usage*
AI: "node_modules: 487 MB. Largest: webpack (45 MB), typescript (38 MB), @types/* (92 MB total)."

📚 文档：

⚙️ 4.MCP ACS流程

具有严格安全边界的企业级流程管理

存储库： MCP ACS流程 | VS代码扩展

✨ 现在可以在NPM、Docker Hub和VS Code Marketplace上使用！

问题： AI代理无法安全地管理系统进程。他们需要运行命令、监控资源和管理服务，但如果没有适当的安全边界，这会带来重大风险——命令注入、资源耗尽和权限升级。

解决方案： AI代理现在已经 企业级流程管理 具有6层安全验证。从启动有资源限制的流程到通过自动重启管理长时间运行的服务，人工智能现在可以安全地编排您的开发环境。

🔥 主要特点

流程管理：

流程启动 带有参数和环境变量
资源监控 -实时跟踪CPU、内存、线程和I/O
输出捕获 -分离stdout和stderr流
进程终止 -优雅（SIGTERM）和强制（SIGKILL），超时升级
交互式过程 -发送stdin输入并检索缓冲输出
超时管理 -指定持续时间后自动终止

服务管理：

长期运行服务 具有自动重启功能
健康检查 -定期验证服务健康状况
重新启动策略 -可配置的重试限制和回退策略
服务生命周期 -启动、停止、重新启动和监视服务

工艺组：

组管理 -组织相关流程
管道创建 -使用stdout/stdin管道的链进程
批量操作 -立即终止整个组

安全（纵深防御）：

可执行满列表 -只有预先批准的可执行文件才能运行
参数验证 -防止命令注入攻击
环境消毒 -删除危险环境变量
资源限制 -CPU、内存和时间限制
特权预防 -阻止setuid可执行文件和权限升级
审计日志 -完整的合规运营跟踪

🛠️ 12个专业流程工具

process_start -启动具有参数、环境和资源限制的流程
process_terminate -优雅或强制终止，超时升级
process_get_stats -实时CPU、内存、线程和I/O统计信息
process_send_stdin -向交互式流程发送输入
process_get_output -检索捕获的stdout和stderr
process_list -列出所有管理流程及其状态
process_get_status -详细的流程状态和正常运行时间
process_create_group -创建流程组和管道
process_add_to_group -将流程添加到组中
process_terminate_group -终止组中的所有进程
process_start_service -通过自动重启启动长时间运行的服务
process_stop_service -停止服务并禁用自动重启

🔒 企业安全

6层安全验证：

可执行许可列表 -只有经过批准的可执行文件才能启动
- 支持绝对路径、基名和全局模式
- 默认情况下阻止shell解释器（bash、sh、cmd.exe）
- 阻止执行setuid可执行文件
参数验证 -防止命令注入
- 验证所有命令行参数
- 阻断外壳元特征和注射模式
- 对特殊人物进行消毒
环境消毒 -删除危险变量
- 条带LD_PRELOAD、LD_LIBRARY_PATH
- 删除特权升级向量
- 验证环境变量名称和值
资源限制 -防止资源耗尽
- CPU百分比限制（每个进程）
- 内存限制（MB）
- CPU时间限制（秒）
- 超出限制时自动终止
特权预防 -无特权升级
- 阻止sudo、su、pkexec
- 阻止执行setuid可执行文件
- 实施最小特权原则
审计日志 -完整的操作跟踪
- 记录所有流程操作
- 记录安全违规行为
- 跟踪资源使用情况
- 合规性就绪审计跟踪

📊 质量指标

综合测试 具有单元、集成和E2E测试
安全第一设计 具有深度防御验证
生产准备就绪 具有优雅的错误处理
跨平台 支持（Linux、macOS、Windows）
Docker部署 具有安全默认值

🎯 革命性用例

“AI，运行我的构建和监控资源”

You: "Build the project and tell me if it uses too much memory"
AI: *Launches build with resource limits, monitors in real-time*
AI: "Build completed in 45s. Peak memory: 512MB (within limits). CPU averaged 65%."

“AI，开始我的开发服务”

You: "Start the API server and database with auto-restart"
AI: *Starts services with health checks and restart policies*
AI: "Started 2 services: api-server (PID 1234), postgres (PID 1235). Health checks enabled."

“AI，创建数据处理管道”

You: "Process data.txt through grep, sort, and uniq"
AI: *Creates process group with pipeline*
AI: "Pipeline created: cat → grep → sort → uniq. Processing 10,000 lines..."

“AI，调试这个挂起过程”

You: "My script is stuck, what's it doing?"
AI: *Gets process stats and output*
AI: "Process consuming 100% CPU in infinite loop. Last output: 'Processing item 5000'. Shall I terminate it?"

“AI，运行超时测试”

You: "Run the test suite but kill it if it takes more than 5 minutes"
AI: *Launches tests with 5-minute timeout*
AI: "Tests completed in 3m 42s. All 247 tests passed. Peak memory: 384MB."

🚀 开始使用

Docker（推荐）：

# Pull the image
docker pull digitaldefiance/mcp-process:latest

# Create configuration
cat > config/mcp-process-config.json << EOF
{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm"],
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "enableAuditLog": true
}
EOF

# Run with docker-compose
docker-compose up -d

NPM：

# Install globally
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-process

# Create config
mcp-process --create-config ./mcp-process-config.json

# Edit config to add allowed executables
# Then start server
mcp-process --config ./mcp-process-config.json

配置示例：

{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm", "git"],
  "defaultResourceLimits": {
    "maxCpuPercent": 80,
    "maxMemoryMB": 1024,
    "maxCpuTime": 300
  },
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "maxProcessLifetime": 3600,
  "enableAuditLog": true,
  "blockShellInterpreters": true,
  "blockSetuidExecutables": true,
  "allowProcessTermination": true,
  "allowForcedTermination": false
}

📚 文档：

🏗️ 建筑：为人工智能时代而建

多平台集成

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AI Agents & IDEs                          │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐      │
│  │   VS Code    │  │     Kiro     │  │   Amazon Q   │      │
│  │  + Copilot   │  │              │  │              │      │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘      │
│         │                 │                  │               │
│         │ LSP/DAP         │ MCP Protocol     │ MCP Protocol  │
│         │                 │                  │               │
└─────────┼─────────────────┼──────────────────┼───────────────┘
          │                 │                  │
          │                 └──────┬───────────┘
          │                        │
┌─────────▼────────────────────────▼───────────────────────────┐
│          AI Capability Extension Suite                        │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  MCP ACS Debugger                                      │  │
│  │  • 25+ debugging tools                                 │  │
│  │  • VS Code extension with LSP/DAP integration          │  │
│  │  • Standalone MCP server for other agents              │  │
│  │  • 94.53% test coverage, 1,059 tests                   │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  System Capabilities (In Development)                  │  │
│  │  • Screenshot • Recording • Filesystem • Process       │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────┬────────────────────────────────────────────────┘
              │ Chrome DevTools Protocol, System APIs
              │
┌─────────────▼────────────────────────────────────────────────┐
│           Your Development Environment                        │
│  • Node.js processes with Inspector Protocol                 │
│  • File system and process management                        │
│  • Screen capture and recording                              │
│  • Full system access with security controls                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

集成路径

1.VS代码扩展（本机集成）

用于代码智能的语言服务器协议（LSP）
用于调试的调试适配器协议（DAP）
GitHub Copilot集成用于人工智能辅助
无需配置

2.MCP服务器（通用集成）

AI代理通信的模型上下文协议
适用于Kiro、Amazon Q、Claude Desktop和其他MCP客户端
灵活部署（NPM、Docker、二进制文件）
可通过JSON配置

🎮 革命性用例

🤖 “AI，调试并修复此问题”

You: "My app crashes when processing large files"
AI: *Starts debugger, sets breakpoints, profiles memory*
AI: "Memory leak in line 156. Buffer not released. Here's the fix..."

📸 “AI，记录此功能”

You: "Create documentation for the new dashboard"
AI: *Captures screenshots, analyzes UI, generates docs*
AI: "Created comprehensive guide with 12 annotated screenshots..."

🎥 “AI，制作演示视频”

You: "Show how the authentication flow works"
AI: *Records screen, adds annotations, exports video*
AI: "Generated 2-minute demo with voiceover script..."

📁 “AI，组织我的项目文件”

You: "Restructure this codebase following best practices"
AI: *Analyzes structure, moves files, updates imports*
AI: "Reorganized 247 files into proper architecture..."

📦 封装结构

🐛 调试功能

mcp调试器核心 -与Chrome DevTools协议集成的核心调试引擎
mcp调试器服务器 -配备25+专业调试工具的MCP服务器
- 断点、变量检查、执行控制
- 性能分析（CPU、内存、时间线）
- 悬挂检测和无限循环识别
- TypeScript源代码映射支持
- 企业安全和合规功能
- 94.53%的测试覆盖率 1059次测试
- 看 DEBUGGER-readmie.md 有关完整详细信息

🖥️ 系统能力

mcp屏幕截图 -屏幕截图和图像操作
mcp工艺 -具有企业安全性的流程和应用程序管理
mcp记录 -屏幕录制和视频操作（计划中）
mcp文件系统 -高级文件系统操作（计划中）

🎨 VS代码扩展

vscode mcp调试器 -MCP调试的VS代码扩展
vscode mcp屏幕截图 -用于截图的VS代码扩展

🚀 入门指南

先决条件

Node.js 18+
Yarn（工作空间支持）
TypeScript 5+

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite

# Install dependencies
yarn install

# Build all packages
yarn build

# Run tests
yarn test

快速入门：MCP ACS调试器

# Build debugger packages
npx nx build mcp-debugger-core
npx nx build mcp-debugger-server

# Run debugger tests
npx nx test mcp-debugger-core
npx nx test mcp-debugger-server

# Start debugger server
node packages/mcp-debugger-server/dist/src/index.js

📋 发展

构建命令

# Build all packages
yarn build

# Build specific package
npx nx build mcp-debugger-core
npx nx build mcp-debugger-server
npx nx build mcp-screenshot
npx nx build mcp-core

# Build with watch mode
npx nx build mcp-screenshot --watch

测试命令

# Run all tests
yarn test

# Test specific package
npx nx test mcp-debugger-core
npx nx test mcp-debugger-server
npx nx test mcp-screenshot

# Test with coverage
npx nx test mcp-debugger-core --coverage

# Run tests in watch mode
npx nx test mcp-screenshot --watch

Lint命令

# Lint all packages
yarn lint

# Lint specific package
npx nx lint mcp-debugger-core

🏆 生产状态和分布

✅ MCP ACS调试器

分销渠道：

✅ VS代码市场 -带有Copilot集成的本地扩展
✅ NPM注册表 -通过npm进行全球安装
✅ Docker Hub -集装箱化部署
✅ GitHub发布 -适用于所有平台的独立二进制文件
� [MCP注册表 -正在向模型上下文协议官方登记处提交

质量指标：

25+专业调试工具 对于AI代理
企业级 安全性、合规性和可观察性
94.53%的测试覆盖率 超过行业标准（目标：90%）
83.45%的分行覆盖率 接近目标（目标：85%）
1059次测试 随着 通过率99.81% （1050通过，2片状，7跳过）
生产准备就绪 具有优雅的关机、断路器、重试逻辑
跨平台 支持（Linux、macOS、Windows）
Node.js兼容性 在版本16、18、20、22上进行了测试
TypeScript兼容性 在4.x和5.x版本上进行了测试

企业特性：

🔒 安全：身份验证、速率限制、PII屏蔽、审计日志记录
📊 可观测性：结构化日志记录、指标收集、健康检查
🚀 演出：CPU/内存分析、性能时间线分析
🛡️ 可靠性：断路器、重试逻辑、优雅关机
📈 可扩展性：使用100多个并发调试会话进行负载测试

文档：

🛠️ 系统能力

mcp调试器：25多种调试工具，具有性能分析、挂起检测、高级断点
mcp屏幕截图：多种格式（PNG、JPG、WebP）的屏幕截图
mcp工艺：具有企业安全性的流程管理
mcp记录：带视频编码和帧提取的屏幕录制- 计划的
mcp文件系统：超越基本读/写的高级文件操作- 计划的

📚 文档

入门指南

VS代码扩展指南 -VS Code的安装和使用
快速入门指南 -5分钟后起床跑步
配置指南 -根据您的工作流程进行自定义
故障排除指南 -常见问题和解决方案

主要文件

README.md -此文件（套件概述）
DEBUGGER-readmie.md -完整的调试器文档
DEBUGGER-STATUS.md -生产准备报告
迁移-夏季.md -迁移文件
迁移完成.md -迁移完成指南

调试器规格和任务

.kiro调试器/规格/ -规格齐全
.kiro调试器/规格/mcp调试器工具/要求.md -EARS格式要求
.kiro调试器/规格/mcp调试器工具/design.md -建筑与设计
.kiro调试器/规范/mcp调试器工具/tasks.md -详细的任务分解

包文档

mcp调试器核心 -核心调试引擎
mcp调试器服务器 -MCP服务器
mcp屏幕截图 -截图捕获服务器
mcp文件系统 -文件系统操作服务器
mcp工艺 -流程管理服务器
mcp记录 -录音回放服务器
vscode mcp调试器 -VS代码调试扩展
vscode mcp屏幕截图 -VS代码截图扩展

API 参考

MCP工具参考 -所有25+调试工具
CDP协议参考 -Chrome DevTools协议集成
LSP/DAP参考 -语言服务器和调试适配器协议

🤝 贡献

我们欢迎捐款！该项目遵循规范驱动的开发方法：

需求以EARS格式记录
设计包括形式正确性属性
实施遵循详细的任务计划
测试基于属性的测试和全面覆盖
质量门 -合并前必须通过所有测试

如何做出贡献

分叉存储库
创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
通过测试进行更改
确保所有测试通过(yarn test)
提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
打开拉取请求

👥 团队

数字挑战

📧 电子邮件： info@digitaldefiance.org
🚨 安全：安全.md
🔗 领英：数字挑战
🌐 网站： digitalfiance.org

📄 许可证

MIT许可证-请参阅许可证详情

🎉 加入革命

我们正在为人工智能驱动的开发工作流程奠定基础。

通过赋予人工智能代理专业级的能力，我们正在创造一个未来：

✅ Bug会自动调查 当你专注于功能时
✅ 生成文档 从实际系统行为
✅ 演示已创建 只需一个命令
✅ 代码是有组织的 自动遵循最佳实践
✅ 初级开发人员可以访问 达到高级专业水平

这不仅仅是一个工具套件，它是软件开发的未来。

🚀 快速启动选项

VS代码用户（推荐）

# Install from VS Code Marketplace
code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

# Or search "MCP ACS Debugger" in VS Code Extensions

对于其他人工智能代理（Kiro、Amazon Q、Claude）

# Install globally via NPM
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Or use Docker
docker run -p 3000:3000 digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Or download standalone binary from GitHub Releases

对于贡献者和开发者

# Clone and build from source
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build && yarn test

📊 项目统计

总包裹数： 10（5个生产，5个开发中）
总测试： 对所有软件包进行1059次测试
测试通过率： 99.81%（1050次通过，2次失败，7次跳过）
代码覆盖范围： 94.53%的线，83.45%的分支
代码行： 15000+行生产代码
文档： 10000+行综合文档
支持的平台： Linux、macOS、Windows
Node.js版本： 16, 18, 20, 22
TypeScript版本： 4.x，5.x

🌟 为何选择此套房？

1.生产准备质量

企业级测试，覆盖率94.53%
基于属性的测试，具有22个正确性属性
100多个并发会话的负载测试
可靠性验证的混沌测试
漏洞检测的安全测试

2.多种集成选项

无配置的原生VS代码扩展
支持通用AI代理的独立MCP服务器
易于部署的Docker容器
无需安装即可使用的独立二进制文件

3.综合功能集

25+调试工具（MCP生态系统中最全面的）
性能分析（CPU、内存、时间线）
高级断点类型（日志点、异常、命中计数、函数）
企业安全（身份验证、速率限制、PII屏蔽）
生产准备就绪（正常停机、断路器、重试逻辑）

4.积极开发与支持

定期更新和新功能
GitHub上的响应式问题跟踪
全面的文档和示例
社区驱动的发展

5.开源和可扩展

MIT许可证-在任何项目中自由使用
有良好文档记录的贡献代码库
模块化架构，易于扩展
欢迎社区积极捐款

💬 社区与支持

获取帮助：

保持更新：

⭐ 标记此存储库以获取更新
👀 关注新版本
🐦 在社交媒体上关注我们（即将推出）
📰 订阅我们的时事通讯（即将推出）

贡献：

🔧 提交拉取请求
🐛 报告错误和问题
💡 建议新功能
📝 改进文档
🧪 添加测试覆盖率

🏅 认可与成就

VS代码市场

✅ 已发布的扩展 - MCP ACS TypeScript调试器
🎯 零配置 -安装后立即工作
🤖 副驾驶集成 -第一个具有本机Copilot支持的MCP调试器
🌍 多语言 -VS Code扩展支持所有语言；MCP服务器支持Node.js/JavaScript
📦 专业素质 -具有全面测试的企业级扩展

分销渠道

✅ VS代码市场 -VS Code用户的本机扩展
✅ NPM注册表 -全球安装通过 npm install -g
✅ Docker Hub -用于生产的容器化部署
✅ GitHub发布 -适用于所有平台的独立二进制文件
🔄 MCP注册表 -官方模型上下文协议登记处（提交中）
🔄 家酿 -macOS软件包管理器（公式正在处理中）

质量指标

🏆 94.53%的测试覆盖率 -超过行业标准90%
✅ 1059测试 -综合测试套件，合格率99.81%
🔒 企业安全 -身份验证、速率限制、PII屏蔽、审计日志记录
📊 生产就绪 -优雅的关机、断路器、重试逻辑
🌍 交叉平台的 -Linux、macOS、Windows支持
🔧 多版本 -Node.js 16-22，TypeScript 4.x-5.x兼容性

社区影响

模型上下文协议生态系统 -为MCP标准做出贡献
开源卓越 -MIT许可证，记录良好的代码库
社区驱动 -基于全球开发者的反馈而构建
积极发展 -定期更新和新功能
响应式支持 -GitHub问题、讨论和电子邮件支持

🎯 准备好开始了吗？

VS代码用户（推荐）

通过三种方式安装扩展：

来自VS代码：
- 打开扩展（Ctrl+Shift+X/Cmd+Shift+X）
- 搜索“MCP ACS调试器”
- 单击安装

从命令行：

code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

来自市场：
- 访问 VS代码市场
- 点击“安装”

对于其他AI代理

选择您的安装方法：

# NPM (Global installation)
npm install -g @digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Docker (Containerized)
docker run -p 3000:3000 digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Homebrew (macOS - coming soon)
brew install digitaldefiance/tap/mcp-debugger-server

# Download Binary (No installation)
# Visit: https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite/releases

对于贡献者

# Clone and build from source
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build && yarn test

📊 安装统计

🔗 单个软件包存储库

核心MCP服务器

mcp调试器核心 -使用Chrome DevTools协议的核心调试引擎
mcp调试器服务器 -配备25+工具的MCP调试服务器
mcp屏幕截图 -带有PII屏蔽的屏幕截图捕获服务器
mcp文件系统 -高级文件系统操作服务器
mcp工艺 -流程管理和监控服务器
mcp记录 -屏幕录制与回放服务器

VS代码扩展

vscode mcp调试器 -带有Copilot集成的VS代码调试扩展
vscode mcp屏幕截图 -带有LSP功能的VS Code屏幕截图扩展
vscode-mcp-acs过程 -具有LSP功能的VS Code进程管理扩展

主要环节

首页: digitalfiance.org
主存储库: 人工智能功能套件
组织: 数字挑战
NPM包: @人工智能功能套件
Docker Hub: 数字金融
问题: GitHub问题
讨论: GitHub 讨论区

内置于❤️ 由数字定义团队使用Amazon Kiro、TypeScript和模型上下文协议

准备好赋予你的AI代理超能力了吗？立即安装！ 🚀

🔧 Kiro MCP配置

Kiro用户的快速设置

通过编辑配置Kiro以使用AI能力扩展套件MCP服务器 ~/.kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-screenshot": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ai-capabilities-suite/mcp-screenshot"]
    },
    "mcp-process": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ai-capabilities-suite/mcp-process",
        "--config",
        "./mcp-process-config.json"
      ]
    },
    "mcp-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server"]
    }
  }
}

MCP ACS工艺配置

创建 mcp-process-config.json 在项目目录或主目录中：

{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm", "yarn", "git"],
  "defaultResourceLimits": {
    "maxCpuPercent": 80,
    "maxMemoryMB": 1024,
    "maxCpuTime": 300
  },
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "maxProcessLifetime": 3600,
  "enableAuditLog": true,
  "blockShellInterpreters": true,
  "blockSetuidExecutables": true,
  "allowProcessTermination": true,
  "allowForcedTermination": false
}

注： mcp进程的配置文件要求将在即将发布的版本中删除，使其成为可选的，并具有合理的默认值。

先决条件

对于Linux用户（Ubuntu/Debian）：

# Install Python setuptools for native dependencies
sudo apt-get install -y python3-setuptools build-essential

对于macOS用户：

# Install Xcode Command Line Tools
xcode-select --install

对于Windows用户：

# Install Visual Studio Build Tools
# Download from: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/

替代方案：全球安装

如果您更喜欢全局安装而不是npx：

# Install all three servers globally
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-process
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Then use direct commands in mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-screenshot": {
      "command": "mcp-screenshot"
    },
    "mcp-process": {
      "command": "mcp-process",
      "args": ["--config", "./mcp-process-config.json"]
    },
    "mcp-debugger": {
      "command": "mcp-debugger"
    }
  }
}

验证

配置后，重新启动Kiro并验证服务器是否已连接：

You: "List available MCP tools"
Kiro: *Shows tools from mcp-screenshot, mcp-process, and mcp-debugger*

故障排除

连接问题：

确保已安装Node.js 18+： node --version
检查Python安装工具： python3 -c "import setuptools"
验证包是否已发布： npm view @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

本机依赖性错误：

安装构建工具（请参阅上面的先决条件）
清除npm缓存： npm cache clean --force
重新安装： npm install -g --force @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

未找到配置文件：

在mcp.json中使用配置文件的绝对路径
验证文件是否存在： ls -la ./mcp-process-config.json
检查JSON语法： cat mcp-process-config.json | jq

🎯 阿基拉

由GitHub Copilot和MCP支持的规范驱动开发

存储库： 阿基拉

问题： 传统的人工智能辅助开发缺乏结构——需求模糊，设计不一致，实施没有适当的规划。AI代理在不了解完整上下文或确保正确性的情况下生成代码。

解决方案： 阿基拉带来 专业软件工程方法论 人工智能辅助发展。Akira使用需求语法简易方法（EARS）和INCOSE质量规则，引导AI完成结构化的工作流程：需求→ 设计→ 任务→ 执行。通过模型上下文协议（MCP）集成，规范在聊天会话中保持不变，确保一致性并实现基于属性的测试。

🎨 主要特点

结构化规范驱动工作流：

需求阶段 -通过INCOSE验证生成符合EARS的要求
设计阶段 -创建具有正确性属性的技术设计
任务阶段 -生成具有适当层次结构的可操作实施计划
执行阶段 -根据需求和设计的完整上下文执行任务

高级需求工程：

EARS合规性 -所有要求都遵循六种EARS模式之一
INCOSE质量规则 -根据语义质量标准自动验证
术语管理 -技术术语的自动提取和定义
用户故事结构 -格式一致，符合每项要求的2-5个验收标准

基于属性的测试集成：

正确性属性 -根据验收标准生成可测试属性
全称量化 -用明确的“For any”语句格式化的属性
往返物业 -自动检测解析/序列化要求
测试库集成 -支持快速检查和其他PBT库

模型上下文协议（MCP）集成：

持久上下文 -聊天会话中仍可访问规范文档
结构化工具 -通过MCP工具编程访问规范操作
状态管理 -跟踪工作流进度和任务完成情况
文件操作 -通过MCP读取、写入和更新规范文档

🛠️ 工作流阶段

需求 -使用EARS模式和INCOSE验证生成用户故事
设计 -为PBT创建具有正确性的技术设计
任务 -生成具有两级层次结构的可操作实施计划
执行 -执行具有完整上下文加载和状态跟踪的任务

🎯 革命性用例

“AI，创建用户身份验证规范”

You: "@spec create user-authentication"
AI: *Generates EARS-compliant requirements*
AI: "Created spec with 8 requirements (5 ubiquitous, 2 event-driven, 1 state-driven).
     All requirements validated against INCOSE rules. Ready for design phase."

“AI，生成正确性属性”

You: "@spec approve requirements user-auth"
AI: *Moves to design phase, extracts properties*
AI: "Generated 12 correctness properties:
     - For any valid credentials, login succeeds
     - For any expired token, re-authentication required
     - For any user, password hash is irreversible
     Ready for implementation."

“AI，执行实施计划”

You: "@spec execute user-auth"
AI: *Loads full context, executes tasks*
AI: "Executing task 1.1: Implement password hashing...
     ✅ Implemented with bcrypt
     ✅ Added property test: password hashing is one-way
     Moving to task 1.2..."

🚀 开始使用

从VS代码安装：

在VS代码扩展中搜索“Akira”
或访问： VS代码市场 （即将推出）

使用GitHub Copilot：

# Create a new spec
@spec create feature-name

# List all specs
@spec list

# Execute tasks
@spec execute feature-name

# Approve workflow phases
@spec approve requirements feature-name
@spec approve design feature-name
@spec approve tasks feature-name

📚 文档：

👉 Akira文件
👉 EARS模式指南
👉 工作流程指南

使用说明

🚀 AI能力扩展套件

如果人工智能代理真的可以 看见, 调试，以及 控制 您的开发环境？

📦 快速索引

🐛 MCP ACS调试器

📸 MCP ACS屏幕截图

⚙️ MCP ACS流程

🎯 阿基拉

🎯 现在可以在VS Code Marketplace上使用

⚡ 安装VS代码扩展→

🤔 我们正在解决的问题

🎯 我们构建了什么：完整的解决方案

🐛 1.MCP ACS调试器

🎨 VS代码扩展功能

🔥 为什么这会改变一切

🛠️ 25+专业调试工具

🏆 是什么让这与众不同

📊 企业级质量

🎮 真实世界用例

🚀 开始使用

📦 安装与使用

📸 2.MCP ACS屏幕截图

🎨 主要特点

🛠️ 5个专业截图工具

📊 企业级质量

🚀 开始使用

🎯 革命性用例

🔥 这会改变什么

📁 3.MCP文件系统

🔥 主要特点

🛠️ 12个专业文件系统工具

🚀 开始使用

🎯 革命性用例

⚙️ 4.MCP ACS流程

🔥 主要特点

🛠️ 12个专业流程工具

🔒 企业安全

📊 质量指标

🎯 革命性用例

🚀 开始使用

🏗️ 建筑：为人工智能时代而建

多平台集成

集成路径

🎮 革命性用例

🤖 “AI，调试并修复此问题”

📸 “AI，记录此功能”

🎥 “AI，制作演示视频”

📁 “AI，组织我的项目文件”

📦 封装结构

🐛 调试功能

🖥️ 系统能力

🎨 VS代码扩展

🚀 入门指南

先决条件

安装

快速入门：MCP ACS调试器

📋 发展

构建命令

测试命令

Lint命令

🏆 生产状态和分布

✅ MCP ACS调试器

🛠️ 系统能力

📚 文档

入门指南

主要文件

调试器规格和任务

包文档

API 参考

🤝 贡献

如何做出贡献

👥 团队

📄 许可证

🎉 加入革命

🚀 快速启动选项

VS代码用户（推荐）

对于其他人工智能代理（Kiro、Amazon Q、Claude）

对于贡献者和开发者

📊 项目统计

🌟 为何选择此套房？

如果人工智能代理真的可以看见, 调试，以及控制您的开发环境？