MCPアジャイルフロー

カバレッジ

FastMCP を使用した最新のリソースベースの API を備えた AI 支援アジャイル開発ワークフローを管理するための包括的なシステム。

状態

✅移行完了：レガシーサーバーからFastMCP実装への移行が完全に完了しました。すべてのレガシーコードとテストは削除されました。

Related MCP server: AI Pull Request Generator

概要

MCP Agile Flow プロジェクトでは、公式 MCP SDK の FastMCP を使用したリソースベースのアプローチを採用し、次の点に重点を置いています。

RESTful API 設計- データアクセスのためのクリーンで直感的なリソース URI
リソースファーストアーキテクチャ- データの取得と状態表現に最適化
アクション指向ツール- 状態を変更する操作にのみ使用されるツール

主な特徴

アジャイルドキュメント: 包括的な AI ドキュメントを生成および維持する
プロジェクト構造: AIが生成したファイルとディレクトリでプロジェクトを整理します
IDE 統合: さまざまな AI IDE (Cursor、Windsurf、Cline) との直接統合
ワークフロー管理: アジャイルストーリーと進捗を追跡
直感的なAPI構造: RESTful階層構造で整理されたリソース
簡素化された統合: リソース URI への直接マッピング
パフォーマンスの向上: データアクセスパターンに最適化

はじめる

MCP Agile Flow を使用するには:

パッケージをインストールします。
pip install mcp-agile-flow
コードにインポートします:
from mcp_agile_flow import call_tool, call_tool_sync # Use async interface result = await call_tool("get-project-settings", {}) # Or use sync interface result = call_tool_sync("get-project-settings", {})

MCP クライアント構成

重要: 設定の更新が必要です

以前にMCP Agile Flowを設定していた場合は、設定を更新する必要があります。fastmcp_server.pyモジュールfastmcp_server.pyコードのクリーンアップの一環として削除され、機能はメインパッケージに統合されました。

次の場所から MCP クライアント構成を更新します。

{ "name": "mcp-agile-flow", "server": { "type": "module", "module": "mcp_agile_flow.fastmcp_server", "entry_point": "run" } }

に：

{ "name": "mcp-agile-flow", "server": { "type": "module", "module": "mcp_agile_flow", "entry_point": "main" } }

Cursor ユーザーの場合は、mcp.json ファイル (通常は ~/.cursor/mcp.json) も更新します。

"mcp-agile-flow": { "command": "/path/to/python", "args": [ "-m", "mcp_agile_flow" // Updated from "mcp_agile_flow.fastmcp_server" ], "autoApprove": [ // ... ] }

コマンドラインの使用

コマンドラインから直接サーバーを実行することもできます。

# Using Python (logs disabled by default) python -m mcp_agile_flow # Enable normal logging python -m mcp_agile_flow --verbose # Debug mode (most verbose logging) python -m mcp_agile_flow --debug

利用可能なツール

MCP Agile Flow はいくつかのツールを提供します。

get-project-settings : パスや環境変数を含むプロジェクト設定を取得します
initialize-ide : 特定の IDE のプロジェクトディレクトリ構造を初期化します
initialize-ide-rules : 特定の IDE の AI ルールファイルを初期化する
prime-context : プロジェクト文書を分析し、文脈的理解を構築する
migrate-mcp-config : 異なる IDE 間で MCP 構成を移行する
think ：複雑な推論や段階的な分析のために考えを記録する
get-thoughts : 現在のセッションで記録されたすべての考えを取得する
clear-thoughts : 現在のセッションから記録されたすべての思考を消去します
get-thought-stats : 現在のセッションで記録された思考に関する統計情報を取得する
process-natural-language : 自然言語コマンドを処理し、適切なツールにルーティングする

自然言語コマンド

MCP Agile Flowは自然言語コマンドをサポートしているため、正確なコマンド名を覚えていなくてもツールを簡単に操作できます。会話形式のフレーズを入力するだけで、システムが自動的に意図を検知し、適切なパラメータを持つ適切なツールにマッピングします。

サポートされているコマンドの種類

移行コマンド

異なる IDE 間で MCP 構成を移行するには:

「MCP 設定を claude-desktop に移行する」
「カーソルから claude-desktop に設定を移行する」
「MCP設定をWindsurfにコピー」
「cline に構成を転送」
「MCP設定をカーソルからルートに移動する」

ソース IDE が指定されていない場合は、デフォルトで「カーソル」になります。

注: 有効な IDE 名は、「cursor」、「windsurf-next」、「windsurf」、「cline」、「roo」、「claude-desktop」です。

初期化コマンド

特定の IDE のルールを使用してプロジェクトを初期化するには:

「クロードのIDEを初期化する」
「ウィンドサーフィンのセットアップルール」
「cline の IDE を作成」
「副操縦士のルールを初期化する」

プロジェクト設定コマンド

包括的なプロジェクト設定を取得するには:

「プロジェクト設定を取得する」
「設定を表示」
「プロジェクト設定」

コンテキスト分析コマンド

プロジェクトドキュメントを分析するには:

「プライムコンテキスト」
「プロジェクトのコンテキストを分析する」
「コンテキストを構築する」

思考コマンド

考えを記録するには:

「[あなたの考え]について考えてください」

使用例

これらのコマンドの使用方法の例をいくつか示します。

from mcp_agile_flow import process_natural_language # Migrate configuration from Cursor to Claude result = process_natural_language("migrate mcp config to claude-desktop") # Initialize rules for Windsurf result = process_natural_language("initialize ide for windsurf") # Get project settings result = process_natural_language("get project settings") # Prime the context result = process_natural_language("prime context") # Record a thought result = process_natural_language("think about how to improve code quality")

コマンドラインからの使用

MCP Agile Flow CLI では自然言語コマンドを使用することもできます。

python -m mcp_agile_flow process-natural-language "migrate mcp config to claude-desktop"

エラー処理

システムがコマンドを認識できない場合は、コマンドが検出されなかったことを説明し、より具体的な言葉遣いを使用することを提案するエラーメッセージが返されます。

コマンドの拡張

自然言語コマンド検出は、 utils.pyで正規表現を使用して実装されています。新しいコマンドパターンのサポートを追加するには、 detect_mcp_command関数に適切な正規表現パターンを追加してください。

発達

開発用に設定するには:

リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/yourusername/mcp-agile-flow.git cd mcp-agile-flow
仮想環境を作成します。
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
開発依存関係をインストールします。
pip install -e ".[dev]"
テストを実行します:
pytest
一般的な Makefile コマンド:
make test # Run all tests make test-nl-commands # Test natural language command functionality make test-core # Run core tests only make coverage # Generate coverage report make clean # Clean build artifacts make clean-all # Clean everything including venv make clean-archived # Remove archived legacy files