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

1. 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)"

2. 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

1. nodejs.orgからNode.js 18 LTSをダウンロードしてください。

2. インストーラーを実行する

3. 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）

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

1. uvをインストールします:

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. uvxをインストールします:

   uv pip install uvx

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。

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:

1. 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

2. 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:

1. 設定ファイルを見つける

2. install_base_serversツールを実行する

3. 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:

1. VSCode を完全に閉じます (macOS では Cmd+Q、Windows では Alt+F4)

2. VSCodeを再度開く

3. 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:

このツールは次のことを行います。

1. OpenAI APIを使用してコードを分析する

2. 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

3. 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:

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:

🔧 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:

  • 自動インストール

  • 構成処理

  • バージョン管理

📄 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

• GitHub: @aindreyway

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