🚀 MCP AI开发助手

协助AI开发者进行智能化需求分析与架构设计的MCP工具

✨ 核心特性

• 智能需求澄清: 自动识别项目类型，生成针对性问题

• 分支感知管理: 跟踪项目目标、功能设计、技术偏好、UI设计等维度

• 架构自动生成: 基于完整需求生成技术架构方案

• 持久化存储: 自动保存分析结果，支持导出文档

📁 快速配置

旧版本配置

1. 克隆代码

   git clone https://github.com/jiemobasixiangcai/ai-develop-assistant.git

2. 推荐虚拟环境

   python -m venv venv source venv/bin/activate # Unix/Linux/MacOS venv\Scripts\activate # Windows

3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

4. 配置文件位置

   Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

5. 添加配置

   { "mcpServers": { "ai-develop-assistant": { "command": "python", "args": ["path/to/AIDevlopStudy.py"], "env": { "MCP_STORAGE_DIR": "./mcp_data" } } } }

6. 重启Claude Desktop

新版本配置

🔧 核心工具

1. start_new_project - 开始新项目

2. create_requirement_blueprint - 创建需求蓝图

3. requirement_clarifier - 获取需求澄清提示

4. save_clarification_tasks - 保存澄清任务

5. update_branch_status - 更新分支状态

6. requirement_manager - 需求文档管理器

7. check_architecture_prerequisites - 检查架构前置条件

8. get_architecture_design_prompt - 获取架构设计提示

9. save_generated_architecture - 保存生成的架构设计

10. export_final_document - 导出完整文档

11. view_requirements_status - 查看需求状态

配置（远程直连复制到你的工具中，将MCP_STORAGE_DIR替换为你的本地目录）

🎯 使用流程

基本步骤

1. 需求澄清

   requirement_clarifier("我要做一个在线教育平台")

2. 需求管理

   requirement_manager("目标用户：学生和教师", "项目概述")

3. 查看状态

   view_requirements_status()

4. 架构设计

   architecture_designer("在线教育平台架构")

5. 导出文档

   export_final_document()

🚀 开始使用

快速上手

1. 配置Claude Desktop (参考上面的配置方法)

2. 重启Claude Desktop

3. 开始智能需求分析：

   requirement_clarifier("描述你的项目想法")

4. 跟随AI的智能引导，逐步完善各个需求分支

5. 导出完整文档：

   export_final_document()

最佳实践

• 💬 信任AI的分支管理：让AI引导你完成所有需求分支

• 🎯 明确表达偏好：对技术选型、UI风格等明确表达偏好

• 📊 定期查看状态：使用 view_requirements_status 了解进度

• 🤖 适当授权AI：对不确定的部分可以说"用常规方案"

🎯 现在您拥有了一个真正智能的AI开发助手，它会记住每个细节，引导您完成完整的需求分析！

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