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Build My Own

Build My Own

ローカル
github.com/Areo-Joe開発ツール666 週間前に更新

Build My Own について

build-my-own は、GitHub プロジェクトを基にソフトウェアを再構築する AI 向けコマンドラインツールです。AI と実装原理を理解したい開発者向けに、ディレクトリ構成、プロンプト、ルールを用意し、stdio の MCP サーバーとしても動作します。

主な機能

  1. 01GitHub プロジェクトを基に構成を作成
  2. 02AI 向けプロンプトとルールを生成
  3. 03コマンドラインと MCP サーバーの両モード
  4. 04AI と実装の詳細を検討

活用シーン

  1. 01GitHub プロジェクトを基にソフトウェアを再構築
  2. 02AI と未知のプロジェクトの実装原理を学習
  3. 03Cursor や Claude Code で再構築を開始

MCP 対応

stdio の MCP サーバーとして動作し、Cursor、Claude Code などの AI ツールに設定できます。MCP 経由でプロジェクト再構築の支援機能を利用できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"build-my-own": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"build-my-own"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y build-my-own

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmbuild-my-own

ツール

1

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
github_urlstringはいクローンする GitHub リポジトリの URL(末尾が .git である必要があります)

詳細

build-my-own

はじめに

build-my-own は、AI に適した CLI ツールです。build-my-own を使うと、あらゆる GitHub プロジェクトを再現できます。ディレクトリ構造、プロンプト、AI 向けのルールを設定し、ゼロから目的のプロジェクトを再現できるよう、AI が支援します。単に作業を任せるのではなく、道筋を示してくれます。プロセス全体を通じて、AI と協力しながらプロジェクトの実装の詳細を検討し、その原則を理解できます。最終的には、プロジェクトについて新たな、より深く実践的な理解を得られます。

前提条件

  • Node.js
  • git コマンドを利用できること

使い方

build-my-own には、次の 2 つの使用方法があります。

  • MCP サーバー:Cursor、Claude Code、その他の AI ツールで使用するための Stdio MCP サーバーを起動します。
  • CLI:CLI を使って、AI に適したディレクトリ構造とプロンプトを構築します。
MCP サーバー

お使いの AI ツールで MCP サーバーを設定します。

{
  "mcpServers": {
    "build-my-own": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "build-my-own"]
    }
  }
}

その後、AI とやり取りできます。たとえば、Redux プロジェクトを再現する場合は、次のようにします。

I want to rebuild Redux, help me with the build-my-own tool.
CLI

インストール:

npm i -g build-my-own

使い方:

// github-project-url should be ended with `.git`
build-my-own --github <github-project-url>

このプロジェクトを作った理由

AI はコードを生成できますが、生成されたコードを使いこなす必要があるのは私たち人間です。その理由は 2 つあります。

  • コードを保守するのは人間です。AI が生成したコードを理解していなければ、保守できません。AI の信頼性が低下したり、自ら生み出した問題を修正できなくなったりすると、プロジェクト全体が破綻する可能性があります。
  • 理解していないコードを AI に生成させていると、世界に新たな不安定な製品を生み出すだけで、自分自身も成長できません。

人間の知識と AI を組み合わせて効率を高めることが重要です。同じように重要なのは、自己成長のための強力なツールとして AI を活用し、未知の知識をすばやく自分の能力として身につけることです。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。