DevEnvInfoServer - Cursor MCP Server for Development Environment Information

DevEnvInfoServer - 開発環境情報を提供する Cursor MCP サーバー

このプロジェクトは、開発環境に関する詳細な情報を Cursor コードエディターに提供する、Cursor Model Context Protocol（MCP）サーバーを実装しています。このサーバーを活用することで、Cursor のインテリジェントエージェントは、システム構成、インストール済みツール、実行中のプロセスをより深く理解できるようになり、状況に即した、より役立つサポートを提供できます。

特徴

この MCP サーバーは、開発環境に関する次の情報カテゴリを提供します。

• システム情報：
  • オペレーティングシステムのバージョンとプラットフォームの詳細
  • ハードウェアの詳細（プロセッサ、マシン、システムアーキテクチャ）
  • Python のバージョンと場所
  • インストール済みのパッケージマネージャー（brew、npm、pip、yarn、uv、conda）とそのバージョン
  • 仮想環境の情報（検出された環境とアクティブな環境）
  • システムのロケールとタイムゾーン
  • 上位 20 個の環境変数
  • 利用可能なシェル（bash、zsh、fish、sh、powershell、cmd.exe）
  • 簡易的なファイアウォールとネットワークの設定（OS に依存）
• 開発環境の詳細：
  • インストール済みのコンパイラーとインタープリター（gcc、clang、javac、node、ruby、perl、php、ghc、rustc、go）
  • Jupyter カーネルと実行中のコンテナー（Docker、Podman）
  • 仮想マシン（Hyper-V、VMware、VirtualBox）
  • GPU と CUDA の情報（NVIDIA GPU と CUDA コンパイラーのバージョン）
  • 実行中の主な開発プロセスとサービス
• Python 固有の情報：
  • インストール済みの Python パッケージ（pip、conda、poetry、pyenv）
  • Python の site-packages の場所
  • アクティブな Python 環境
• パッケージマネージャーの詳細：
  • Homebrew でインストールされたパッケージ（macOS および Linux）
  • グローバルパッケージ（npm、yarn、Rust ツールチェーン、Go 環境）
• 設定とドットファイル：
  • シェル設定ファイル（.bashrc、.zshrc、.profile、.bash_profile、.config/fish/config.fish）
  • Git、NPM、エディターの設定（VSCode、JetBrains、Neovim）
  • シェル設定ファイルに記述されたエイリアス、関数、カスタムスクリプト
• インストール済みアプリケーション：
  • インストール済みの IDE と拡張機能（VSCode、JetBrains、Vim、Emacs）
  • システムにインストールされたアプリケーション（簡易リスト）
• システムとハードウェアのパフォーマンス（簡易メトリクス）：
  • CPU のロードアベレージ
  • バッテリーと電源管理の設定
  • 温度センサーとファン速度
• ネットワークとセキュリティ（簡易）：
  • 実行中のネットワークサービスと開いているポート
  • VPN とプロキシの設定
  • SSH キーとアクティブな接続
  • 簡易的なファイアウォールログとルール
• コンテナー化と仮想化：
  • WSL（Windows Subsystem for Linux）
  • Docker と Kubernetes（kubectl）
  • Vagrant
  • 仮想マシン（Hyper-V、VMware、VirtualBox）
• 開発ツールと言語：
  • インストール済みの開発言語（Rust、Node.js、Perl、Ruby、PHP、Haskell）
  • バージョン管理ツール（nvm、rbenv、rustup、pyenv）
• デバッグとパフォーマンスの監視：
  • ロードアベレージ、メモリ使用量、I/O のボトルネック、GPU 使用率
  • 利用可能なデバッガーツール（lldb、gdb、strace、dtrace）
• バージョン管理と CI/CD：
  • Git の設定とリモートのオリジン
  • CI/CD パイプラインの設定ファイル（一般的な形式）
• クラウドとリモート開発：
  • SSH の設定とアクティブなリモートセッション
  • クラウド SDK（AWS、GCP、Azure、DigitalOcean）
  • リモートコード実行環境（GitHub Codespaces、Gitpod）
• コードの実行とデバッグ：
  • アクティブなデバッガーセッション（基本チェック）
  • インストール済みのデバッグツール（lldb、gdb、xdebug、pdb）
• ビルドシステムと依存関係管理：
  • インストール済みのビルドツール（Make、CMake、Bazel、Ninja）
  • 検出された依存関係ファイル（requirements.txt、package.json、Cargo.toml など）
  • インストール済みのコンパイラー（gcc、clang、javac）
• インフラストラクチャと DevOps ツール：
  • ローカル Kubernetes の設定
  • DevOps ツール（Terraform、Pulumi）
  • ローカルデータベースと実行中のサービス（一般的な DB サービスの簡易チェック）
• テストと品質保証：
  • インストール済みのテストフレームワーク（pytest、Jest、Mocha）
  • コードリンターとフォーマッター（flake8、pylint、eslint、prettier）
• 機械学習と AI 開発：
  • GPU と CUDA の情報
  • PyTorch と TensorFlow の状態（インストール状況と GPU の利用可否）
• 組み込み開発／IoT：
  • インストール済みの組み込み SDK（Arduino、ESP-IDF、Raspberry Pi ツール）
  • 接続されたデバイスとシリアルポート（シリアルポートの簡易リスト）
• 生産性とワークフローの強化：
  • シェルのエイリアス、関数、カスタムスクリプト
  • シェル履歴の分析（基本：履歴の直近 20 行）
  • バックグラウンドの自動化とタスクスケジューリング（cron／スケジュールされたタスクの簡易チェック）

仕組み

このサーバーは Model Context Protocol（MCP）を使用して構築されており、次のように動作します。

1. MCP プロトコル： MCP サーバープロトコルを実装しており、Cursor がサーバーと通信して、その機能を検出し、利用できるようにします。
2. 標準入出力トランスポート： サーバーは stdio トランスポートを使用します。つまり、標準入力および標準出力ストリームを通じて Cursor と通信します。
3. 情報の収集： Cursor のエージェントが情報を要求すると、このサーバーはさまざまなシステムコマンド（subprocess を使用）と Python ライブラリ（platform、os、sys、psutil、pyserial など）を実行し、開発環境に関するデータを収集します。
4. ツールによるアクセス： 情報の各カテゴリは、MCP サーバー内のツールとして公開されます。Cursor のエージェントは、これらのツールを呼び出して特定の情報を取得できます。
5. Markdown 出力（任意）： サーバーは、収集したすべての情報を含む Markdown ファイル（development_environment_info.md）を任意で生成できます。これにより、確認やデバッグが容易になります。
6. Cursor との連携： MCP クライアントとして動作する Cursor は、このサーバーに接続し、提供されたツールを自動的に利用して、開発コンテキストへの理解を深めることができます。

インストール

この MCP サーバーをインストールして実行するには、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/carterlasalle/system_information_mcp.git
   cd system_information_mcp
   

2. Python 仮想環境を作成する（推奨）：

   python -m venv venv
   

3. 仮想環境を有効にする：

   • Linux/macOS の場合：

     source venv/bin/activate
     

   • Windows の場合：

     venv\Scripts\activate
     

4. 依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

Cursor の設定

この MCP サーバーを Cursor に接続するには、Cursor の設定で構成する必要があります。

1. Cursor の設定を開く： Cursor Settings > Features > MCP に移動します。
2. 新しい MCP サーバーを追加する： + Add New MCP Server ボタンをクリックします。
3. サーバーを構成する： 次の詳細をフォームに入力します。
   • タイプ： stdio
   • 名前： DevEnvInfoServer（または任意の名前）
   • コマンド： サーバーを実行するコマンドを入力します。system_information_mcp ディレクトリにいて、仮想環境を有効にしている場合は、次のコマンドを使用できます。

     python claudemcp.py
     

     注： python がシステムの PATH に含まれていない場合や、特定の Python 実行ファイルを使用している場合は、Python インタープリターのフルパスの後に claudemcp.py のパスを指定する必要があります。例：

     /path/to/your/python venv/bin/python claudemcp.py
     

4. サーバーを追加する： 「Add Server」ボタンをクリックします。
5. ツールリストを更新する（任意）： ツールリストを表示するには、Cursor の MCP サーバーリストの右上にある更新ボタンを手動で押す必要がある場合があります。

これで、DevEnvInfoServer サーバーが Cursor の MCP サーバー一覧に表示され、Composer 内のエージェントがそのツールを利用できるようになります。

Cursor での使用方法

設定が完了すると、Cursor のエージェントは、リクエストに関連すると判断した場合に、DevEnvInfoServer が提供するツールを自動的に活用します。

• ツールの自動使用： Composer で Cursor のエージェントを操作すると、質問への回答やリクエストへの対応に開発環境の情報が必要かどうかをエージェントが判断します。必要な場合は、このサーバーが提供するツールをバックグラウンドで自動的に使用します。
• ツールの明示的な指定： プロンプトでツール名や説明に言及して、エージェントにこれらのツールを使用するよう明示的に指示することもできます。たとえば、次のように尋ねられます。
  • 「現在の環境にインストールされている Python パッケージを教えてください。」
  • 「DevEnvInfoServer のツールを使って、システムで利用できるシェルを一覧表示してください。」
• ツールの承認： デフォルトでは、MCP ツールの実行前に Cursor が承認を求めます。承認する前に、ツール呼び出しの引数を確認できます。
• YOLO モード（任意）： 承認を求めることなくツールを自動実行したい場合は、Cursor の MCP 設定で「YOLO モード」を有効にできます。MCP ツールが自動実行されるため、このモードは慎重に使用してください。

Cursor は DevEnvInfoServer のツールからの応答をチャットに直接表示し、要求された開発環境の情報を提供します。