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nx-console

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ローカル
github.com/nrwl開発ツール1.4k今日更新

nx-console について

Nx Console は、Nx と Lerna のモノレポ向けエディター拡張機能で、プロジェクトとタスクを視覚的に扱えるビューを提供します。VS Code、Cursor、JetBrains IDE で作業する開発者を対象とし、AI チャットにワークスペースのコンテキストを追加します。

主な機能

  1. 01プロジェクトとタスクの概要ビュー
  2. 02自動補完と試運転プレビューを備えた対話型ジェネレーターUI
  3. 03プロジェクトとタスクのグラフ可視化
  4. 04Nx Cloud の CI パイプライン状態通知
  5. 05エディターの AI 機能向けの Nx ワークスペースコンテキスト

活用シーン

  1. 01エディター内でプロジェクトを閲覧し、ターゲットを実行
  2. 02グラフィカルなフォームによる Nx ジェネレーターの実行
  3. 03GitHub を再読み込みせずに CI パイプラインの状態を確認

MCP 対応

この拡張機能には MCP サーバーが同梱されており、VS Code と Cursor と連携して、ワークスペースのアーキテクチャ、ジェネレーター、ドキュメントを AI 機能に提供します。nx-mcp npm パッケージを使って単独でインストールすることもできます。

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": {
"nrwl-nx-console": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nx-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y nx-mcp

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
npmnx-mcp0.6.12

ツール

2

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
userQuerystringはいドキュメントを取得するためのユーザークエリです。ユーザーの元のクエリをそのまま渡すことも、要約して渡すこともできます。

詳細

Nx Console - The UI for Nx & Lerna

モノレポ向け UI。ビジュアルなワークフローを提供し、AI チャットに深い洞察をもたらします

エディター上で作業に集中し、生産性を高めましょう。

CI Status Visual Studio Marketplace Version JetBrains Plugin Version GitHub Visual Studio Marketplace Downloads Visual Studio Code Support


Nx Console - The UI for Nx & Lerna

Nx Console を選ぶ理由

開発者はコマンドラインツールとユーザーインターフェースの両方を使います。ターミナルでコミットしながら、Visual Studio Code や WebStorm で競合を解決します。作業に適したツールを使っているのです。

Nx Console はまさにそのためのツールです。開発者が作業の流れを維持できるよう支援し、ビジュアルなワークフローを提供するとともに、AI チャットなどの機能を強化します。

インストール

以下の場所から Nx Console をダウンロードできます。

主な機能

AI 機能の強化

Nx Console は、VSCode と Cursor を支える LLM に関連するコンテキストを提供し、エディターの AI 機能を強化します。ワークスペースのアーキテクチャやジェネレーターについて AI に自動で学習させ、最新の nx ドキュメントも提供します。

Nx Console - The UI for Nx & Lerna

Nx Console には、VSCode と Cursor の両方に対応する MCP サーバーが付属しています。

nx-mcp NPM パッケージを使えば、Nx Console 拡張機能とは別に MCP サーバーをインストールすることもできます。詳しくはこちらをご覧ください。Nx のドキュメントでさらに詳しく説明しています。

プロジェクト詳細ビュー

Nx Console は、プロジェクト詳細ビュー(PDV)とシームレスに連携します。プロジェクトや利用可能なタスク、詳細な設定情報を確認できます。Nx Console の PDV を使えば、数回クリックするだけでタスクを実行したり、タスクグラフを表示したりできます。

Nx Console - Nx と Lerna の UI

nx.dev でプロジェクト詳細ビューについて詳しく見る

生成 UI

Nx Console の対話型生成 UI を使うと、ジェネレーターを簡単に実行できます。あらゆるジェネレーターのスキーマを自動的に解析し、入力中に自動補完、検証、ドライランのプレビューを提供します。

Nx Console - Nx と Lerna の UI

Nx: Generate (UI) コマンド、またはファイルエクスプローラーのコンテキストメニューから生成 UI を起動できます。パスは自動的に入力されます。nx.dev で生成 UI について詳しく見る

Nx Cloud 連携

Nx Console は、現在の CI パイプラインの実行状況を一覧表示し、CI の完了時やエラー発生時に通知することで、Nx Cloud の使い勝手を向上させます。GitHub を何度も更新する必要はありません。作業を続けていれば、PR の準備が整ったときに Nx Console が知らせてくれます。

Nx Console - Nx と Lerna の UI

さらに、Nx Console はエディター上で Nx Cloud のオンボーディング手順を案内します。

nx.dev で Nx Cloud 連携について詳しく見る

プロジェクトとタスクの概要

Nx Console は、Nx の視点からワークスペースの概要を表示します。Projects ビューでは、プロジェクトやそのターゲット、設定を確認できます。利用可能なターゲットを実行したり、よく使うコマンドのショートカットを Common Nx Commands ビューで作成したりできます。

Nx Console - Nx と Lerna の UI

ワークスペースの可視化

Nx Console は、Nx のプロジェクトグラフとタスクグラフをエディター上で可視化します。作業中のファイルを認識するため、そのファイルに関連するプロジェクトに焦点を当てたグラフを簡単に開けます。また、エディターとの緊密な連携により、ワンクリックでタスクを実行したり、プロジェクトの依存関係を引き起こすファイルを調べたりできます。

Nx Console - Nx と Lerna の UI

## 要件

Nx Console を使用するには、Nx または Lerna のワークスペース内にいて、Node.js がインストールされていることを確認してください。まだ Nx を使用していない場合は、こちらをご覧ください:Nx の概要

次のコマンドを実行して、Nx ワークスペースを作成できます。

npx create-nx-workspace@latest my-workspace

既存のリポジトリに Nx をインストールするには、次のコマンドを実行してください。

npx nx init

互換性

最新バージョンの Nx Console は、Nx 15 以降のすべてのバージョンをサポートしています。古いバージョンについては、互換性や完全な機能を保証できません。ただし、貢献は歓迎しています。古いバージョンで具体的な問題が発生した場合は、PR の送信をご検討ください。もちろん、新しいバージョンの Nx で問題を見つけた場合は、Nx Console の改善に役立てるため、ご報告ください。

Nx のバージョンを簡単にアップグレードする方法については、Nx の 移行に関するドキュメントをご覧ください。

貢献

貢献ガイドラインをお読みください。 まずは最初の貢献に適したイシューの一覧から、イシューを選んで取り組んでみてください。

詳細情報

  • ドキュメント - 動画チュートリアルを含む公式ドキュメント
  • nx.dev - Nx に関するドキュメント、ガイド、インタラクティブなチュートリアル
  • コミュニティに参加 - 公式 Discord サーバーで Nx と Nx Console についてチャットできます
  • Nx のチームについて詳しく見る - 多くのエンタープライズクライアントと協業した後、Nx のチームが Nx Console を開発しました。
Jetbrains の WSL サポート

Languages & Frameworks > Node.js にある Node インタープリターは、WSL ディストリビューション内の Node 実行ファイルを使用するように設定する必要があります。 詳細は Jetbrains 公式ドキュメントのページをご覧ください。

コメント

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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。