关于 Claude Code Development Environment Setup
这是为 Claude Code 准备的开发环境配置,面向需要容器化开发、MCP 服务和长时任务的开发者。项目包含预配置的 Dev Container、MCP 初始化脚本,以及任务监控和日志功能。
主要功能
- 01基于 Docker 的隔离开发环境
- 02预配置 VS Code Dev Container
- 03初始化文件、Monday.com、Figma 和 Playwright MCP 服务
- 04长时任务自动续接与进度监控
- 05任务日志和模板
适用场景
- 01在容器中启动 Claude Code 开发环境
- 02配置项目管理、设计和浏览器自动化 MCP 服务
- 03运行并监控代码分析或文档生成任务
MCP 相关
该项目通过脚本配置和启动多个 MCP 服务,并提供 Claude Code 命令来管理和测试连接。
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。
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
Claude Code 开发环境设置
为 Claude Code 提供全面的开发环境设置,包含 MCP 服务、开发容器和长时间运行的任务能力。
🚀 快速开始
-
克隆此仓库:
git clone https://github.com/your-username/claude-dev-setup.git cd claude-dev-setup -
设置环境变量:
cp .env.example .env # Edit .env with your API tokens -
启动开发容器:
# Using VS Code Dev Containers extension code . # Or using Docker Compose directly docker-compose up -d -
初始化 MCP 服务:
./.devcontainer/init-mcp.sh -
启动长时间运行的任务:
./scripts/ten-minute-job.sh
📋 目录
✨ 功能
开发环境
- VS Code 开发容器,预配置扩展
- 基于 Docker 的隔离开发环境
- Zsh 和 Oh-My-Zsh,带来更出色的终端体验
- Git Delta,提供更清晰的差异可视化
MCP(Model Context Protocol)服务
- Filesystem 服务:文件操作和项目管理
- Monday.com 集成:项目管理和任务跟踪
- Figma 集成:设计系统访问和组件管理
- Playwright 集成:浏览器自动化和测试
长时间运行的任务
- 自动续接:可跨会话持续运行的任务
- 监控:实时进度跟踪
- 日志记录:全面的任务日志记录和分析
- 模板:适用于常见任务的预构建任务模板
安全与网络
- 防火墙配置:自动设置网络安全
- 权限管理:受控访问系统资源
- 令牌管理:安全处理 API 凭据
🔧 先决条件
- Docker Desktop 或带有 Docker Compose 的 Docker Engine
- 带有 Dev Containers 扩展的 VS Code(推荐)
- 用于版本控制的 Git
- Node.js 20+(已包含在容器中)
必需的 API 令牌
| 服务 | 必需 | 用途 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| GitHub | ✅ 是 | 仓库操作 | GitHub 设置 → 开发者设置 → 个人访问令牌 |
| Monday.com | ⚪ 可选 | 项目管理 | Monday.com → 管理员 → API |
| Figma | ⚪ 可选 | 设计系统访问 | Figma → 设置 → 账户 → 个人访问令牌 |
📦 安装
方法 1:VS Code 开发容器(推荐)
-
克隆仓库并在 VS Code 中打开:
git clone https://github.com/your-username/claude-dev-setup.git cd claude-dev-setup code . -
出现提示时,点击“在容器中重新打开”
- VS Code 将自动构建并启动开发容器
- 所有依赖项都将自动安装
-
设置环境变量:
cp .env.example .env # Edit .env with your API tokens
方法 2:Docker Compose
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/your-username/claude-dev-setup.git cd claude-dev-setup -
配置环境:
cp .env.example .env # Edit .env with your API tokens -
启动容器:
docker-compose up -d -
访问容器:
docker-compose exec claude-dev zsh
方法 3:本地安装
如果希望在不使用容器的情况下运行:
-
安装 Node.js 依赖项:
npm install -g \ @anthropic-ai/claude-code \ @modelcontextprotocol/server-filesystem \ @mondaydotcomorg/monday-api-mcp \ @playwright/mcp \ figma-developer-mcp -
设置环境:
cp .env.example .env source .env -
运行初始化脚本:
chmod +x .devcontainer/*.sh scripts/*.sh ./.devcontainer/init-mcp.sh
⚙️ 配置
环境变量
使用你的配置编辑 .env 文件:
# Required: GitHub Personal Access Token
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=ghp_your_token_here
# Optional: Monday.com API token
MONDAY_API_TOKEN=your_monday_token_here
# Optional: Figma API token
FIGMA_TOKEN=your_figma_token_here
# Optional: Timezone (defaults to UTC)
TZ=America/New_York
# Optional: Node.js memory limit
NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=8192
MCP 服务配置
MCP 服务会在容器启动时自动配置。如需手动配置:
# Add MCP servers to Claude
claude mcp add filesystem "npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /workspace"
claude mcp add monday "npx @mondaydotcomorg/monday-api-mcp --token $MONDAY_API_TOKEN"
claude mcp add playwright "npx @playwright/mcp"
claude mcp add figma "npx figma-developer-mcp --figma-api-key=$FIGMA_TOKEN --stdio"
# Verify configuration
claude mcp list
🎯 使用方法
快捷命令
# Start MCP servers
./.devcontainer/start-mcps.sh
# Run a 10-minute demo job
./scripts/ten-minute-job.sh
# Start custom long-running job
./scripts/run-long-claude-job.sh "Your task description"
# Monitor job progress
./scripts/monitor-job.sh /workspace/claude-job-*.log
# Check system status
docker-compose ps
ps aux | grep claude
开发工作流
-
启动开发环境:
# Open in VS Code code . # Or start container manually docker-compose up -d -
初始化项目:
# Create new project mkdir my-project && cd my-project npm init -y # Start Claude Code claude-code --dangerously-skip-permissions -
运行长时间分析任务:
./scripts/ten-minute-job.sh # Monitor in another terminal tail -f /workspace/claude-job-*.log
任务模板
代码分析
./scripts/run-long-claude-job.sh "
Perform comprehensive code analysis:
1. Review all components for performance issues
2. Identify security vulnerabilities
3. Suggest architectural improvements
4. Generate detailed report with recommendations
"
文档生成
./scripts/run-long-claude-job.sh "
Create comprehensive documentation:
1. Add JSDoc comments to all functions
2. Create API documentation
3. Write usage examples for components
4. Generate architecture diagrams
"
测试设置
./scripts/run-long-claude-job.sh "
Set up comprehensive testing infrastructure:
1. Configure Jest and testing libraries
2. Create test files for existing components
3. Set up E2E testing with Playwright
4. Add test coverage reporting
"
📚 文档
🔍 监控与调试
检查系统状态
# Container status
docker-compose ps
# MCP server status
ps aux | grep mcp
# Claude processes
ps aux | grep claude
# Resource usage
docker stats
日志文件
# MCP server logs
tail -f /tmp/mcp-server.log
tail -f /tmp/monday-mcp.log
tail -f /tmp/figma-mcp.log
tail -f /tmp/playwright-mcp.log
# Job logs
tail -f /workspace/claude-job-*.log
# Container logs
docker-compose logs -f claude-dev
健康检查
# Test MCP connections
claude mcp test filesystem
claude mcp test monday
claude mcp test playwright
claude mcp test figma
# Network connectivity
ping github.com
curl -I https://api.monday.com
🐛 故障排除
常见问题
容器无法启动
# Check Docker daemon
docker version
# Check disk space
df -h
# Rebuild container
docker-compose down
docker-compose build --no-cache
docker-compose up -d
MCP 服务无法正常工作
# Restart MCP servers
pkill -f mcp
./.devcontainer/init-mcp.sh
# Check environment variables
echo $MONDAY_API_TOKEN
echo $FIGMA_TOKEN
# Verify installations
npm list -g | grep mcp
长时间运行的任务失败
# Check Claude authentication
claude-code --version
# Verify permissions
ls -la /workspace
# Check available memory
free -m
# Review error logs
grep -i error /workspace/claude-job-*.log
获取帮助
- 检查日志,查找具体的错误消息
- 查看文档,参阅
docs/目录 - 搜索问题,查看 GitHub 仓库中的相关问题
- 创建问题,并提供:
- 错误消息
- 复现步骤
- 环境详情(
docker version、node --version)
🔒 安全注意事项
- API 令牌:存储在
.env文件中,切勿提交到仓库 - 权限:仅在可信环境中使用
--dangerously-skip-permissions - 网络:防火墙规则会自动配置
- 容器:默认以非 root 用户运行
🤝 贡献
- Fork 此仓库
- 创建功能分支:
git checkout -b feature/amazing-feature - 进行更改并充分测试
- 提交更改:
git commit -m 'Add amazing feature' - 推送到分支:
git push origin feature/amazing-feature - 创建 Pull Request
开发指南
- 遵循现有的代码风格和规范
- 为新功能添加文档
- 在容器和本地环境中测试更改
- 更新相关文档文件
📄 许可证
本项目采用 MIT License 授权,详情请参阅 LICENSE 文件。
🙏 致谢
- Anthropic:感谢其提供 Claude Code 和 MCP 协议
- Microsoft:感谢其提供 VS Code Dev Containers
- Docker:感谢其提供容器化平台
- 社区贡献者:感谢大家的改进和反馈
📞 支持
- 文档:查看
docs/目录 - 问题:GitHub Issues
- 讨论:GitHub Discussions
祝你使用 Claude 编码愉快!🎉
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支持 Markdown
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。