MCP 脉络藻
智能 MCP 服务器，提供使用 OpenAI API 进行代码分析、代码收集和文档生成的工具。
🚀 安装指南
如果您还没有安装任何东西，也不用担心！只需按照以下步骤操作，或者请您的助手协助您安装。
步骤1：安装Node.js
macOS
- 如果尚未安装 Homebrew，请安装：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
- 安装 Node.js 18：
brew install node@18
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/node@18/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
视窗
- 从nodejs.org下载 Node.js 18 LTS
- 运行安装程序
- 打开新终端以应用更改
Linux（Ubuntu/Debian）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
第 2 步：安装 uv 和 uvx
所有操作系统
- 安装 uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 安装 uvx：
步骤 3：验证安装
运行以下命令来验证所有内容是否已安装：
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
步骤 4：配置 MCP 服务器
您的助手将帮助您：
- 找到您的 Cline 设置文件：
- VSCode：
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json - Claude 桌面：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows VSCode：
%APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json - Windows 克劳德：
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 添加此配置：
{
"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"
}
}
}
}
步骤5：安装基础服务器
只需询问您的助手：“请为我的环境安装基础 MCP 服务器”
您的助理将：
- 找到您的设置文件
- 运行 install_base_servers 工具
- 自动配置所有必要的服务器
安装完成后：
- 完全关闭 VSCode（macOS 上为 Cmd+Q，Windows 上为 Alt+F4）
- 重新打开 VSCode
- 新的服务器将可供使用
**重要提示：**安装基础服务器后，需要完全重启 VSCode，以便正确初始化它们。
**注意：**此服务器使用npx直接执行 npm 包，这对于 Node.js/TypeScript MCP 服务器来说是最佳的，可与 npm 生态系统和 TypeScript 工具无缝集成。
基础 MCP 服务器
以下基础服务器将自动安装和配置：
- fetch：用于访问 Web 资源的基本 HTTP 请求功能
- puppeteer：用于 Web 交互和测试的浏览器自动化功能
- 顺序思维：用于复杂任务的高级问题解决工具
- github：GitHub 集成功能，用于存储库管理
- git：Git 操作支持版本控制
- shell：基本shell命令执行，常用命令：
- ls：列出目录内容
- cat：显示文件内容
- pwd：打印工作目录
- grep：搜索文本模式
- wc：统计单词、行、字符
- touch：创建空文件
- 查找：搜索文件
🎯 你的助手能做什么
请你的助手：
- “分析我的代码并提出改进建议”
- “为我的环境安装基础 MCP 服务器”
- “从我的项目目录中收集代码”
- “为我的代码库创建文档”
- “使用我的所有代码生成一个 markdown 文件”
🛠 可用工具
分析代码
使用 OpenAI API 分析代码并生成包含改进建议的详细反馈。
参数：
codePath （必需）：要分析的代码文件或目录的路径
使用示例：
{
"codePath": "/path/to/your/code.ts"
}
该工具将：
- 使用 OpenAI API 分析您的代码
- 通过以下方式生成详细反馈：
- 在您的项目中创建两个输出文件：
- LAST_RESPONSE_OPENAI.txt - 人类可读的分析
- LAST_RESPONSE_OPENAI_GITHUB_FORMAT.json - GitHub 问题的结构化数据
注意：环境配置中需要 OpenAI API 密钥
收集代码
将目录中的所有代码收集到具有语法高亮和导航的单个 markdown 文件中。
参数：
directory （必需）：收集代码的目录路径outputPath （可选）：保存输出 markdown 文件的路径ignorePatterns （可选）：要忽略的模式数组（类似于.gitignore）
使用示例：
{
"directory": "/path/to/project/src",
"outputPath": "/path/to/project/src/FULL_CODE_SRC_2024-12-20.md",
"ignorePatterns": ["*.log", "temp/", "__pycache__", "*.pyc", ".git"]
}
安装基础服务器
将基本 MCP 服务器安装到您的配置文件。
参数：
configPath （必需）：MCP 设置配置文件的路径
使用示例：
{
"configPath": "/path/to/cline_mcp_settings.json"
}
🔧 功能
服务器提供：
- 代码分析：
- OpenAI API 集成
- 结构化反馈
- 最佳实践建议
- GitHub 问题生成
- 代码集合：
- 基础服务器管理：
📄 许可证
MIT 许可证 - 请随意在您的项目中使用它！
👤 作者
艾恩德雷韦
⭐️ 支持
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