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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