MCP ニューロロラ
OpenAI API を使用したコード分析、コード収集、ドキュメント生成のためのツールを提供するインテリジェントな MCP サーバー。
🚀 インストールガイド
まだ何もインストールしていなくてもご心配なく！以下の手順に従うか、アシスタントにインストールを依頼してください。
ステップ1: Node.jsをインストールする
macOS
- Homebrew がインストールされていない場合はインストールします。
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
- Node.js 18をインストールします。
brew install node@18
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/node@18/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
ウィンドウズ
- nodejs.orgからNode.js 18 LTSをダウンロードしてください。
- インストーラーを実行する
- 変更を適用するには新しいターミナルを開きます
Linux（Ubuntu/Debian）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
ステップ2: uvとuvxをインストールする
すべてのオペレーティングシステム
- uvをインストールします:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- uvxをインストールします:
ステップ3: インストールの確認
すべてがインストールされていることを確認するには、次のコマンドを実行します。
node --version # Should show v18.x.x
npm --version # Should show 9.x.x or higher
uv --version # Should show uv installed
uvx --version # Should show uvx installed
ステップ4: MCPサーバーを構成する
アシスタントがお手伝いします:
- Cline 設定ファイルを見つけます:
- VSCode:
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json - Claude デスクトップ:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows VSCode:
%APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json - Windows クロード:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 次の構成を追加します。
{
"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"
}
}
}
}
ステップ5: ベースサーバーのインストール
アシスタントに「私の環境用のベース MCP サーバーをインストールしてください」と依頼するだけです。
アシスタントは次のことを行います:
- 設定ファイルを見つける
- install_base_serversツールを実行する
- 必要なサーバーをすべて自動的に構成する
インストールが完了したら:
- VSCode を完全に閉じます (macOS では Cmd+Q、Windows では Alt+F4)
- VSCodeを再度開く
- 新しいサーバーはすぐに使用可能になります
**重要:**ベース サーバーをインストールした後、適切に初期化するには VSCode を完全に再起動する必要があります。
**注:**このサーバーは、npm パッケージを直接実行するためにnpxを使用します。これは、Node.js/TypeScript MCP サーバーに最適であり、npm エコシステムと TypeScript ツールとのシームレスな統合を提供します。
ベースMCPサーバー
次のベース サーバーが自動的にインストールおよび構成されます。
- フェッチ: Webリソースにアクセスするための基本的なHTTPリクエスト機能
- puppeteer: Webインタラクションとテストのためのブラウザ自動化機能
- シーケンシャルシンキング：複雑なタスクのための高度な問題解決ツール
- github: リポジトリ管理のためのGitHub統合機能
- git: バージョン管理のための Git 操作のサポート
- シェル: 一般的なコマンドを使用した基本的なシェルコマンドの実行:
- ls: ディレクトリの内容を一覧表示する
- cat: ファイルの内容を表示する
- pwd: 作業ディレクトリを印刷する
- grep: テキストパターンを検索する
- wc: 単語、行、文字数を数える
- タッチ: 空のファイルを作成する
- find: ファイルを検索する
🎯 アシスタントでできること
アシスタントに次のことを依頼します。
- 「私のコードを分析して改善を提案してください」
- 「自分の環境にベース MCP サーバーをインストールする」
- 「プロジェクトディレクトリからコードを収集する」
- 「コードベースのドキュメントを作成する」
- 「すべてのコードを含むマークダウンファイルを生成する」
🛠 利用可能なツール
コードを分析する
OpenAI API を使用してコードを分析し、改善提案を含む詳細なフィードバックを生成します。
パラメータ:
codePath (必須): 分析するコードファイルまたはディレクトリへのパス
使用例:
{
"codePath": "/path/to/your/code.ts"
}
このツールは次のことを行います。
- OpenAI APIを使用してコードを分析する
- 次の方法で詳細なフィードバックを生成します:
- 問題点と提言
- ベストプラクティス違反
- 影響分析
- 修正手順
- プロジェクトに 2 つの出力ファイルを作成します。
- LAST_RESPONSE_OPENAI.txt - 人間が読める分析
- LAST_RESPONSE_OPENAI_GITHUB_FORMAT.json - GitHub の問題の構造化データ
注: 環境設定に OpenAI API キーが必要です
収集コード
ディレクトリ内のすべてのコードを、構文の強調表示とナビゲーションを備えた単一のマークダウン ファイルに収集します。
パラメータ:
directory （必須）: コードを収集するディレクトリパスoutputPath (オプション): 出力マークダウンファイルを保存するパスignorePatterns (オプション): 無視するパターンの配列 (.gitignore と同様)
使用例:
{
"directory": "/path/to/project/src",
"outputPath": "/path/to/project/src/FULL_CODE_SRC_2024-12-20.md",
"ignorePatterns": ["*.log", "temp/", "__pycache__", "*.pyc", ".git"]
}
インストールベースサーバー
基本 MCP サーバーを構成ファイルにインストールします。
パラメータ:
configPath (必須): MCP設定構成ファイルへのパス
使用例:
{
"configPath": "/path/to/cline_mcp_settings.json"
}
🔧 機能
サーバーは以下を提供します:
- コード分析:
- OpenAI API統合
- 構造化されたフィードバック
- ベストプラクティスの推奨事項
- GitHub の問題生成
- コードコレクション:
- ディレクトリトラバーサル
- 構文の強調表示
- ナビゲーション生成
- パターンベースのフィルタリング
- ベースサーバー管理:
📄 ライセンス
MIT ライセンス - プロジェクトで自由にご利用ください。
👤 著者
エインドリーウェイ
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