AI导哈

AI开发助手工具包

一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI开发助手工具包，提供代码架构设计、截图分析、代码审查和文件读取等功能，适用于开发者在Cursor集成开发环境中使用。

  • by yeakub108
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 13 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 yeakub108/mcp-server

使用说明

🤖 人工智能开发助手MCP服务器

欢迎使用您的AI驱动开发工具包，它被设计为Cursor的模型上下文协议（MCP）服务器！该项目通过定制的人工智能工具提供智能编码辅助。请注意，这主要是一个教程演示，而不是一个生产就绪的工具。

✨ 特性

🎨 代码架构师

调用高级推理LLM为编码代理生成计划和指令。

📸 屏幕截图好友

截取UI设计截图，并将其与作曲家代理一起使用。

🔍 代码审查

使用git diffs触发代码审查。

📄 读取文件&读取多个文件

单文件读取可实现高效的数据分析；多文件读取便于批量数据处理。

🚀 入门指南

1.环境设置

首先，您需要设置环境变量。在以下位置创建文件 src/env/keys.ts:

export const OPENAI_API_KEY = "your_key_here";
// Add any other keys you need

⚠️ 安全说明：对于生产环境，不建议将API密钥直接存储在源代码中。这只是为了当地的发展和学习目的。您也可以在Cursor MCP接口中内联设置env var。

2.安装

npm install
# or
yarn install

3.构建服务器

npm run build

4.打开Windsurf聊天并配置MCP

该项目旨在用作Cursor中的MCP服务器。以下是如何设置它：

  1. 在您的系统上打开Windsurf。
  2. 导航到聊天部分。
  3. 点击 + Configure MCP （这允许您添加新的MCP服务器）。
  4. 添加以下JSON配置：
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "D:\\mpc-server\\build\\index.js"
      ]
    }
  }
}

📘 专业提示：您可能需要使用项目构建的index.js文件的完整路径。

添加服务器后，您应该会在“可用工具”下看到您的工具。如果没有，请尝试单击MCP服务器部分右上角的刷新按钮。

有关MCP设置的更多详细信息，请查看 Windsurf MCP文件.

🛠️ 使用工具

配置后，您可以直接在Cursor的Composer中使用这些工具。人工智能会自动建议使用相关工具，或者您可以通过名称或描述明确请求它们。

例如，尝试在Composer中键入：

  • “查看此代码以了解最佳实践”
  • “帮我设计一个新功能”
  • “分析此UI屏幕截图”
  • “读取单个文件和读取多个文件”

代理商在进行任何工具调用之前都会征求您的批准。

📘 专业提示：您可以更新.cursorules文件，其中包含如何在某些情况下使用这些工具的说明，代理将自动使用这些工具。

📁 项目结构

src/
├── tools/
│   ├── architect.ts    # Code structure generator
│   ├── screenshot.ts   # Screenshot analysis tool
│   ├── fileReader.ts  # read file & read multiple files tool
│   └── codeReview.ts   # Code review tool
├── env/
│   └── keys.ts         # Environment configuration (add your API keys here!)
└── index.ts           # Main entry point

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