AI Develop Assistant

# 🚀 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** ```bash git clone https://github.com/jiemobasixiangcai/ai-develop-assistant.git ``` 2. **推荐虚拟环境** ```bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Unix/Linux/MacOS venv\Scripts\activate # Windows ``` 3. **安装依赖** ```bash 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** ```json { "mcpServers": { "ai-develop-assistant": { "command": "python", "args": ["path/to/AIDevlopStudy.py"], "env": { "MCP_STORAGE_DIR": "./mcp_data" } } } } ``` 3. **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） ```json { "mcpServers": { "ai-develop-assistant": { "command": "uvx", "args": ["ai-develop-assistant@latest"], "env": { "MCP_STORAGE_DIR": "/path/to/your/storage" } } } } ``` ## 🎯 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！** ## 💬 交流群 <div align="center"> <img src="./assets/qr-code.jpg" width="200" alt="交流群"> <br> 交流群 </div>