Neurolora MCP

Un servidor MCP inteligente que proporciona herramientas para el análisis de código utilizando API OpenAI, recopilación de código y generación de documentación.

🚀 Guía de instalación

¡No te preocupes si aún no tienes nada instalado! Sigue estos pasos o pídele a tu asistente que te ayude con la instalación.

Paso 1: Instalar Node.js

macOS

1. Instalar Homebrew si no está instalado:
   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2. Instalar Node.js 18:
   brew install node@18 echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/node@18/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

Ventanas

1. Descargue Node.js 18 LTS desde nodejs.org
2. Ejecute el instalador
3. Abra una nueva terminal para aplicar los cambios

Linux (Ubuntu/Debian)

Paso 2: Instalar uv y uvx

Todos los sistemas operativos

1. Instalar uv:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Instalar uvx:
   uv pip install uvx

Paso 3: Verificar la instalación

Ejecute estos comandos para verificar que todo esté instalado:

Paso 4: Configurar el servidor MCP

Su asistente le ayudará a:

1. Encuentra tu archivo de configuración de Cline:
   • VSCode: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Escritorio de Claude: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows VSCode: %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Windows Claude: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
2. Añade esta configuración:
   { "mcpServers": { "aindreyway-mcp-neurolora": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aindreyway/mcp-neurolora@latest"], "env": { "NODE_OPTIONS": "--max-old-space-size=256", "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

Paso 5: Instalar servidores base

Simplemente pregúntele a su asistente: "Por favor, instale los servidores MCP base para mi entorno".

Su asistente se encargará de:

1. Encuentra tu archivo de configuración
2. Ejecute la herramienta install_base_servers
3. Configurar automáticamente todos los servidores necesarios

Una vez completada la instalación:

1. Cierre VSCode por completo (Cmd+Q en macOS, Alt+F4 en Windows)
2. Reabrir VSCode
3. Los nuevos servidores estarán listos para usarse

Importante: Es necesario reiniciar por completo VSCode después de instalar los servidores base para que se inicialicen correctamente.

Nota: Este servidor utiliza npx para la ejecución directa de paquetes npm, lo cual es óptimo para servidores MCP Node.js/TypeScript, proporcionando una integración perfecta con el ecosistema npm y las herramientas TypeScript.

Servidores MCP base

Los siguientes servidores base se instalarán y configurarán automáticamente:

• fetch: Funcionalidad básica de solicitud HTTP para acceder a recursos web
• Titiritero: Capacidades de automatización del navegador para la interacción y pruebas web
• Pensamiento secuencial: herramientas avanzadas de resolución de problemas para tareas complejas
• github: Funciones de integración de GitHub para la gestión de repositorios
• git: Compatibilidad con operaciones Git para el control de versiones
• shell: Ejecución básica de comandos de shell con comandos comunes:
  • ls: Listar el contenido del directorio
  • cat: Mostrar el contenido del archivo
  • pwd: Imprimir directorio de trabajo
  • grep: Buscar patrones de texto
  • wc: Contar palabras, líneas, caracteres
  • toque: Crear archivos vacíos
  • buscar: Buscar archivos

🎯 Qué puede hacer tu asistente

Pídale a su asistente que:

• Analizar mi código y sugerir mejoras
• Instalar servidores MCP base para mi entorno
• "Recopilar código del directorio de mi proyecto"
• "Crear documentación para mi código base"
• "Generar un archivo Markdown con todo mi código"

🛠 Herramientas disponibles

analizar_código

Analiza el código utilizando la API de OpenAI y genera comentarios detallados con sugerencias de mejora.

Parámetros:

• codePath (obligatorio): Ruta al archivo de código o directorio a analizar

Ejemplo de uso:

La herramienta hará lo siguiente:

1. Analice su código usando la API de OpenAI
2. Genere comentarios detallados con:
   • Cuestiones y recomendaciones
   • Violaciones de las mejores prácticas
   • Análisis de impacto
   • Pasos para solucionarlo
3. Crea dos archivos de salida en tu proyecto:
   • LAST_RESPONSE_OPENAI.txt - Análisis legible para humanos
   • LAST_RESPONSE_OPENAI_GITHUB_FORMAT.json: datos estructurados para problemas de GitHub

Nota: Requiere la clave API de OpenAI en la configuración del entorno

código de recopilación

Recopila todo el código de un directorio en un único archivo Markdown con resaltado de sintaxis y navegación.

Parámetros:

• directory (obligatorio): Ruta del directorio desde donde se recopilará el código
• outputPath (opcional): ruta donde guardar el archivo markdown de salida
• ignorePatterns (opcional): Matriz de patrones a ignorar (similar a .gitignore)

Ejemplo de uso:

servidores base de instalación

Instala servidores MCP base en su archivo de configuración.

Parámetros:

• configPath (obligatorio): Ruta al archivo de configuración de MCP

Ejemplo de uso:

🔧 Características

El servidor proporciona:

• Análisis de código:
  • Integración de la API de OpenAI
  • Retroalimentación estructurada
  • Recomendaciones de mejores prácticas
  • Generación de problemas de GitHub
• Colección de códigos:
  • Recorrido de directorios
  • Resaltado de sintaxis
  • Generación de navegación
  • Filtrado basado en patrones
• Administración del servidor base:
  • Instalación automática
  • Manejo de configuración
  • Gestión de versiones

📄 Licencia

Licencia MIT: ¡siéntete libre de usarla en tus proyectos!

👤 Autor

Aindreyway

• GitHub: @aindreyway

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