remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
MCP 신경병증
OpenAI API를 사용하여 코드 분석, 코드 수집, 문서 생성을 위한 도구를 제공하는 지능형 MCP 서버입니다.
🚀 설치 가이드
아직 아무것도 설치하지 않았더라도 걱정하지 마세요! 다음 단계를 따르거나 설치 도우미에게 도움을 요청하세요.
1단계: Node.js 설치
맥OS
- Homebrew가 설치되어 있지 않으면 설치하세요.지엑스피1
- Node.js 18 설치:Copy
윈도우
- nodejs.org 에서 Node.js 18 LTS를 다운로드하세요
- 설치 프로그램을 실행하세요
- 변경 사항을 적용하려면 새 터미널을 엽니다.
리눅스(우분투/데비안)
2단계: uv 및 uvx 설치
모든 운영 체제
- uv 설치:Copy
- uvx 설치:Copy
3단계: 설치 확인
다음 명령을 실행하여 모든 것이 설치되었는지 확인하세요.
4단계: MCP 서버 구성
귀하의 조수가 귀하에게 도움을 드릴 것입니다:
- Cline 설정 파일을 찾으세요.
- VSCode:
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
- Claude 데스크톱:
~/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
- VSCode:
- 다음 구성을 추가합니다.Copy
5단계: 기본 서버 설치
간단히 보조자에게 "내 환경에 맞는 기본 MCP 서버를 설치해 주세요"라고 요청하세요.
귀하의 비서가 수행하는 작업:
- 설정 파일을 찾으세요
- install_base_servers 도구를 실행하세요
- 필요한 모든 서버를 자동으로 구성합니다
설치가 완료된 후:
- VSCode를 완전히 닫습니다(macOS에서는 Cmd+Q, Windows에서는 Alt+F4).
- VSCode 다시 열기
- 새로운 서버를 사용할 준비가 되었습니다.
중요: 기본 서버를 설치한 후에는 VSCode를 완전히 다시 시작해야 제대로 초기화됩니다.
참고: 이 서버는 npm 패키지를 직접 실행하기 위해
npx
사용하는데, 이는 Node.js/TypeScript MCP 서버에 최적화되어 있어 npm 생태계와 TypeScript 툴링과의 원활한 통합을 제공합니다.
기본 MCP 서버
다음 기본 서버는 자동으로 설치 및 구성됩니다.
- fetch: 웹 리소스에 접근하기 위한 기본 HTTP 요청 기능
- 퍼펫티어: 웹 상호작용 및 테스트를 위한 브라우저 자동화 기능
- 순차적 사고: 복잡한 작업을 위한 고급 문제 해결 도구
- github: 저장소 관리를 위한 GitHub 통합 기능
- git: 버전 제어를 위한 Git 작업 지원
- shell: 일반적인 명령어를 사용한 기본 shell 명령어 실행:
- ls: 디렉토리 내용 나열
- cat: 파일 내용 표시
- pwd: 작업 디렉토리 인쇄
- grep: 텍스트 패턴 검색
- wc: 단어, 줄, 문자 수 세기
- touch: 빈 파일 생성
- find: 파일 검색
🎯 비서가 할 수 있는 일
보조자에게 다음을 요청하세요.
- "내 코드를 분석하고 개선 사항을 제안해 주세요"
- "내 환경에 맞는 기본 MCP 서버 설치"
- "내 프로젝트 디렉토리에서 코드 수집"
- "내 코드베이스에 대한 문서를 작성하세요"
- "내 모든 코드를 포함하는 마크다운 파일을 생성하세요"
🛠 사용 가능한 도구
분석_코드
OpenAI API를 사용하여 코드를 분석하고 개선 제안과 함께 자세한 피드백을 생성합니다.
매개변수:
codePath
(필수): 분석할 코드 파일 또는 디렉토리의 경로
사용 예:
이 도구는 다음을 수행합니다.
- OpenAI API를 사용하여 코드 분석
- 다음을 통해 자세한 피드백을 생성하세요.
- 이슈 및 권장 사항
- 모범 사례 위반
- 영향 분석
- 수정 단계
- 프로젝트에 두 개의 출력 파일을 만듭니다.
- LAST_RESPONSE_OPENAI.txt - 사람이 읽을 수 있는 분석
- LAST_RESPONSE_OPENAI_GITHUB_FORMAT.json - GitHub 문제에 대한 구조화된 데이터
참고: 환경 구성에 OpenAI API 키가 필요합니다.
수집 코드
구문 강조 및 탐색 기능을 갖춘 디렉토리의 모든 코드를 단일 마크다운 파일로 수집합니다.
매개변수:
directory
(필수): 코드를 수집할 디렉토리 경로outputPath
(선택 사항): 출력 마크다운 파일을 저장할 경로ignorePatterns
(선택 사항): 무시할 패턴 배열(.gitignore와 유사)
사용 예:
설치_베이스_서버
구성 파일에 기본 MCP 서버를 설치합니다.
매개변수:
configPath
(필수): MCP 설정 구성 파일에 대한 경로
사용 예:
🔧 특징
서버는 다음을 제공합니다.
- 코드 분석:
- OpenAI API 통합
- 구조화된 피드백
- 모범 사례 권장 사항
- GitHub 이슈 생성
- 코드 수집:
- 디렉토리 탐색
- 구문 강조 표시
- 탐색 생성
- 패턴 기반 필터링
- 기본 서버 관리:
- 자동 설치
- 구성 처리
- 버전 관리
📄 라이센스
MIT 라이센스 - 여러분의 프로젝트에서 자유롭게 사용하세요!
👤 저자
에인드리웨이
- GitHub: @aindreyway
⭐️ 지원
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디렉토리에서 코드를 수집하고 문서화하기 위한 도구를 제공합니다.