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🤖 AI Development Assistant MCP Server

🤖 AI Development Assistant MCP Server

本地服务
github.com/kleneway开发工具33890 周前更新

关于 🤖 AI Development Assistant MCP Server

AI 开发助手 MCP 服务是为 Cursor 设计的示例项目,提供代码架构规划、UI 截图分析和基于 git diff 的代码审查工具。项目主要用于教程演示,README 说明其并非生产可用的工具。

主要功能

  1. 01Code Architect:调用推理型大模型生成编码计划
  2. 02Screenshot Buddy:截取 UI 设计图供 Agent 使用
  3. 03Code Review:基于 git diff 触发代码审查

适用场景

  1. 01在 Cursor 中为新功能生成实现步骤
  2. 02将 UI 截图交给 Composer Agent 参考
  3. 03学习如何为 Cursor 构建自定义 MCP 工具

MCP 相关

该项目是以 stdio 方式运行的 MCP 服务,向 Cursor 暴露自定义工具,可在 Composer 中被调用。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

🤖 AI 开发助手 MCP 服务

欢迎使用面向 Cursor 打造的 AI 开发工具包,它以 Model Context Protocol(MCP)服务的形式运行!此项目通过自定义 AI 工具提供智能编码辅助。请注意,这主要是一个教程演示,并非可用于生产环境的工具。

✨ 功能

🎨 代码架构师

调用高级推理大模型,为编码 Agent 生成计划和指令。

📸 截图助手

截取 UI 设计截图,并将其用于 composer Agent。

🔍 代码审查

使用 git 差异触发代码审查。

🚀 开始使用

1. 环境设置

首先,你需要设置环境变量。在 src/env/keys.ts 创建一个文件:

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

⚠️ 安全提示:不建议在生产环境中将 API 密钥直接存储在源代码中。这仅用于本地开发和学习。你也可以在 Cursor MCP 界面中直接设置环境变量。

2. 安装
npm install
# or
yarn install
3. 构建服务
npm run build
4. 添加到 Cursor

此项目旨在作为 MCP 服务在 Cursor 中使用。设置方法如下:

  1. 打开 Cursor
  2. 前往 Cursor Settings > Features > MCP
  3. 点击 + Add New MCP Server
  4. 填写表单:
    • 名称:AI Development Assistant
    • 类型:stdio
    • 命令:node /path/to/your/project/dist/index.js

📘 专业提示:你可能需要使用项目构建后的 index.js 文件的完整路径。

添加服务后,你应该能在“Available Tools”下看到列出的工具。如果没有,请尝试点击 MCP 服务区域右上角的刷新按钮。

如需了解 MCP 设置的更多详情,请查看 Cursor MCP 文档。

🛠️ 使用工具

配置完成后,你可以直接在 Cursor 的 Composer 中使用这些工具。AI 会自动建议使用相关工具,你也可以通过名称或描述明确请求使用它们。

例如,尝试在 Composer 中输入:

  • “根据最佳实践审查这段代码”
  • “帮我设计一个新功能的架构”
  • “分析这张 UI 截图”

Agent 会在调用任何工具前征求你的批准。

📘 专业提示:你可以在 .cursorrules 文件中添加针对特定场景使用这些工具的说明,Agent 就会自动使用这些工具。

📁 项目结构

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

🤝 参与贡献

欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。

📝 许可证

此项目采用 MIT License 许可,详情请参阅 LICENSE 文件。

🐛 问题与支持

发现错误或需要帮助?请提交 issue,并说明:

  1. 你尝试做什么
  2. 实际发生了什么
  3. 复现步骤
  4. 你的环境详情

不过,说实话,这是一个教程演示,并非可用于生产环境的工具,所以我很可能不会修复问题。但欢迎你 fork 此项目并按自己的想法改造!

由开发者倾心打造,献给开发者 ❤️

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。