AI开发控制协议服务器

Responsible Vibe MCP是一个标准化AI开发流程的协议服务器,通过结构化工作流和问题目录引导AI系统进行软件开发。

  • by zuegi
  • Kotlin
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 zuegi/responsible-vibe-engineering-mcp

使用说明

Responsible Vibe MCP

Engineering-getriebene KI-Entwicklung mit Kotlin, Spring Boot und Kotlin Koog

Ein Versuch Entwicklung mit Coding Agents ein bisschen mehr unter Kontrolle zu bringen. Mir ist bewusst, dass es aktuell schon Coding Agents gibt, welche ein solches Vorgehen schon implementiert haben. Das folgende Projekt ist entsprechend auch nicht als Ersatzt gedacht, sondern viel mehr um den Umgang mit Coding Agents und KI zu lernen.

Was ist Responsible Vibe MCP?

Ein MCP (Model Context Protocol) Server, der KI-Systeme aktiv durch bewährte Software-Engineering-Workflows führt – von der Planung über die Architektur bis zur Implementierung.

MCP Server = Standardisiertes Interface zwischen KI-Clients (Claude Desktop, Warp Agent, IDEs) und dem Responsible Vibe Engineering System.

Ganz im Sinne von Think slow, act fast

Das Problem

KI-Tools generieren oft Code ohne methodisches Vorgehen. Das führt zu:

  • Fehlender Architekturplanung
  • Unnötigem Refactoring
  • Unstrukturierter Entwicklung
  • Unvollständige Requirements: LLM stellt zufällige Fragen statt systematischer Kataloge
  • Fehlende Dokumentation: Antworten werden nicht strukturiert festgehalten

Die Lösung

Responsible Vibe MCP strukturiert KI-gestützte Entwicklung in klare Phasen:

  1. Anforderungsanalyse mit strukturierten Question Catalogs
  2. Architekturentwurf mit dokumentierten Entscheidungen
  3. Dokumentation als Markdown-Files (in Entwicklung)
  4. Wiederhole Schritte 1-3 und verbessere
  5. Implementierung basierend auf dokumentierten Requirements
  6. Testing mit definierter Strategie
  7. Integration & Review

Neu: Question Catalogs – Strukturierte Fragelisten pro Phase garantieren Vollständigkeit und erzeugen wiederverwendbare Projektdokumentation.

Features

  • ✅ MCP Server – Standardisiertes Interface für KI-Systeme (Claude, Warp, IDEs)
  • ✅ Strukturierte Workflows – Engineering-Prozesse für Feature Development, Bug-Fix, Refactoring
  • ✅ Question Catalogs – Strukturierte Requirements-Erhebung garantiert Vollständigkeit
  • ✅ Vibe Engineering – Qualität vor Geschwindigkeit
  • ✅ Hexagonal Architecture – Domain unabhängig, flexible Backend-Wahl
  • ✅ Agentic AI powered by Kotlin Koog 0.6.0

In Entwicklung:

  • 🔄 Document Generation – Automatische Markdown-Dokumentation
  • 🔄 Flexible Persistence – User wählt Backend (Git, Confluence, File) - aktuell In-Memory

Tech Stack

Core:

  • Kotlin
  • Spring Boot
  • Kotlin Koog 0.6.0 (Agentic AI Framework)
  • Model Context Protocol (MCP)
  • Maven

Optional Backends (Post-MVP):

  • JGit (Git Integration)
  • Confluence Client
  • File System

Architecture

Hexagonal Architecture (Ports & Adapters)

Domain (Core) → Ports (Interfaces) → Adapters (MCP Server, Koog, In-Memory)

Siehe WARP.md - Architektur für Details.

Getting Started

Quick Start

# 1. Clone Repository
git clone https://github.com/your-org/responsible-vibe-mcp.git
cd responsible-vibe-mcp

# 2. Configure LLM
cp src/main/resources/application-local.yml.example src/main/resources/application-local.yml
# Edit application-local.yml with your Azure OpenAI endpoint

# 3. Build & Run
mvn clean package
java -jar target/responsible-vibe-mcp-0.1.0-SNAPSHOT.jar

Detailed Documentation

Status

Current: MVP Development (Phase 1-2 in Progress)
Version: 0.1.0-SNAPSHOT

Was funktioniert (Januar 2026)

Feature Status
MCP Server (6 Tools) ✅ 90%
Koog Integration ✅ 100%
Question Catalogs ✅ 70%
Document Generation 🔄 In Progress
Persistence Layer 🟡 In-Memory (MVP)
Workflow Types 🟡 Feature Dev only

Test Coverage: 15 test classes, alle passing

Roadmap

Siehe WARP.md für detaillierte Implementation Roadmap mit Timeline & Milestones.

Next Milestone: MVP (Mitte Februar 2026)

  • Phase 1: ✅ Interfaces + In-Memory Dummy
  • Phase 2: 🔄 Document Generation (in progress)
  • Phase 3: ⏳ Multi-Workflow Types
  • Phase 4: ⏳ Polish & MCP Resources

Lizenz

TBD