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Cleanbev Mcp

Cleanbev Mcp

本地服务
github.com/koukibadr开发工具15 周前更新
代码仓库

关于 Cleanbev Mcp

Cleanbev Mcp 将 cleanbev Dart CLI package 封装为 MCP 服务，用于清理 Flutter 项目中未使用的资源，面向支持 MCP 的 AI 工具，并提供多种开发客户端的配置说明。

主要功能

  1. 01查找未使用的 Flutter 资源
  2. 02通过 MCP 运行 cleanbev
  3. 03UVX package 配置
  4. 04多种客户端配置指南

适用场景

  1. 01清理 Flutter 项目中的无用资源
  2. 02从兼容 MCP 的 AI 工具启动资源清理

MCP 相关

它将 cleanbev 封装为 MCP 服务，向兼容 MCP 的客户端提供 Flutter 资源清理能力。README 提供了多种客户端的配置说明。

#flutter#dart#assets#cleanup#developer-tools

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "koukibadr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cleanbev-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx cleanbev-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypicleanbev-mcp

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

cleanbev-mcp

适用于 cleanbev 的 MCP 服务 — 从任何兼容 MCP 的 AI 工具中清理未使用的 Flutter 资源。

要求

  • PATH 中有 Dart SDK
  • dart pub global activate cleanbev

入门

快速安装

点击下面的按钮，即可在首选 IDE 中安装 MCP 服务：

在 VS Code 中安装 在 VS Code Insiders 中安装 在 Visual Studio 中安装 在 Cursor 中安装

手动安装

标准配置适用于大多数工具：

{
  "servers": {
    "cleanbev-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "cleanbev-mcp",
        "cleanbev-mcp"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}
VS Code
点击按钮进行安装：

在 VS Code 中安装

或手动安装：

按照 MCP 安装指南，使用上面的标准配置。你也可以使用 VS Code CLI 安装 cleanbev-mcp MCP 服务：

code --add-mcp '{\"name\":\"cleanbev-mcp\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"--from\",\"cleanbev-mcp\",\"cleanbev-mcp\"],\"env\":{}}'

安装后，cleanbev-mcp MCP 服务即可在 VS Code 中供你的 GitHub Copilot Agent 使用。

VS Code Insiders
点击按钮进行安装：

在 VS Code Insiders 中安装

或手动安装：

按照 MCP 安装指南，使用上面的标准配置。你也可以使用 VS Code Insiders CLI 安装 cleanbev-mcp MCP 服务：

code-insiders --add-mcp '{\"name\":\"cleanbev-mcp\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"--from\",\"cleanbev-mcp\",\"cleanbev-mcp\"],\"env\":{}}'

安装后，cleanbev-mcp MCP 服务即可在 VS Code Insiders 中供你的 GitHub Copilot Agent 使用。

Visual Studio
点击按钮进行安装：

在 Visual Studio 中安装

#### 或手动安装：
  1. 打开 Visual Studio
  2. 导航到 GitHub Copilot Chat 窗口
  3. 点击聊天工具栏中的工具图标（🛠️）
  4. 点击 +「Add Server」按钮，打开「Configure MCP server」对话框
  5. 填写配置：
    • Server ID：cleanbev-mcp
    • Type：从下拉菜单中选择 stdio
    • Command：uvx
    • Arguments：--from cleanbev-mcp cleanbev-mcp
  6. 点击「Save」添加服务

详细说明请参阅 Visual Studio MCP 文档。

Cursor
点击按钮安装：

在 Cursor 中安装

或手动安装：

前往 Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP Server。名称可自行设置，类型选择 command，并使用上方标准配置中的命令。也可以点击 Edit 来验证配置或添加类似参数的命令。

Claude Code

使用 Claude Code CLI 添加 cleanbev-mcp MCP 服务：

claude mcp add cleanbev-mcp uvx --from cleanbev-mcp cleanbev-mcp
Claude Desktop

按照 MCP 安装指南操作，并使用上方的标准配置。

Warp

前往 Settings -> AI -> Manage MCP Servers -> + Add，以添加 MCP 服务。使用上方的标准配置。

或者，在 Warp 提示词中使用斜杠命令 /add-mcp，并粘贴上方的标准配置。

GitHub Copilot CLI

GitHub Copilot CLI 支持通过交互方式和配置文件添加 MCP 服务。

选项 1：使用 /mcp add 进行交互式设置
  1. 以交互模式打开 GitHub Copilot CLI。
  2. 运行 /mcp add。
  3. 输入 Server Name：cleanbev-mcp。
  4. 选择 Server Type：
    • STDIO，用于基于命令的服务
    • HTTP，用于远程服务
  5. 根据上方的标准配置填写命令/URL 设置，并将 Tools 设为 *。
  6. 按 Ctrl+S 保存。
选项 2：编辑 ~/.copilot/mcp-config.json
{
  "mcpServers": {
    "cleanbev-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "cleanbev-mcp",
        "cleanbev-mcp"
      ],
      "env": {},
      "type": "local",
      "tools": [
        "*"
      ]
    }
  }
}

更多信息请参阅 GitHub Copilot CLI MCP 文档。

GitHub Copilot Coding Agent

GitHub Copilot Coding Agent 可以使用 MCP 服务扩展其功能。请使用专为 Coding Agent 格式化的以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "cleanbev-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "cleanbev-mcp",
        "cleanbev-mcp"
      ],
      "env": {},
      "type": "local",
      "tools": [
        "*"
      ]
    }
  }
}

将此配置添加到仓库设置中的 Copilot > Coding agent 下。"tools": ["*"] 设置会启用 MCP 服务提供的所有可用工具。

更多信息请参阅 GitHub Copilot Coding Agent MCP 文档。

配置详情
  • 服务名称： cleanbev-mcp
  • 类型： UVX 包
  • 包： cleanbev-mcp
  • 来源： cleanbev-mcp
需要帮助？

有关 Model Context Protocol 的更多信息，请访问 modelcontextprotocol.io。

如有其他问题，请考虑在 cleanbev GitHub 仓库中提交问题。

贡献

欢迎为 Cleanbev MCP 做出贡献！如果你有改进建议或想报告错误，请在 cleanbev GitHub 仓库中提交问题或拉取请求。

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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。