mcp-local-dev

🚀 MCP ローカル開発

AI がローカル開発環境を管理するので、素晴らしいものを構築することに集中できます。

✨ これは何ですか?

LLMが開発環境の設定と管理を自動化できるローカル開発環境マネージャー。AIアシスタントが環境設定、依存関係管理、テストを自動で処理できるように構築されています。

🏃 クイックスタート

1. MCPクイックスタートガイドからClaude Desktopをインストールする
2. Claude Desktop の設定に以下を追加します。

3. 任意の GitHub リポジトリに Claude を指定して、開発環境をセットアップするように依頼してください。
4. テストを実行してカバレッジをレポートしましょう。
5. 終わったら、ディスカッションしたり、調べたり、クリーンアップしたりしてください。

🎯 コア機能

テストランナー

• 🧪 カバレッジレポート付きの pytest
• ⚡️ V8 カバレッジを備えた Vitest
• 🃏 詳細なカバレッジメトリクスを備えた Jest
• 🔬 カバレッジサポート付きのユニットテスト

ランタイムサポート

• 🐍 UV パッケージ管理を備えた Python
• 📦 NPM を使用した Node.js
• ⚡️ Bun ランタイムおよびパッケージ マネージャー

環境管理

• 🏗️ 自動ランタイム検出
• 📦 スマートなパッケージマネージャーの選択
• 🔒 サンドボックス環境
• 🧹 自動クリーンアップ
• 🔄 GitHubリポジトリのサポート
• 📂 地域プロジェクトのサポート

開発者エクスペリエンス

• 🎯 設定不要
• 📊 構造化されたJSONログ
• 🔍 詳細なテストカバレッジメトリクス
• 🛡️ プロジェクトごとに分離された環境

💫 ボンネットの下

• MCP サーバー仕様: 包括的なテスト範囲に完全準拠
• パス分離：各環境がきちんと包含されている
• システム統合: インストールしたランタイム (Python、Node.js、Bun) を使用します
• パッケージ管理: 各ランタイムに利用可能な最速のパッケージマネージャーを自動的に選択します
• ネットワークアクセス: パッケージ管理のための完全な接続
• プロセス処理: ネイティブシステムプロセスによる最高速度

🌟 舞台裏

開発には複数のモデルにわたる厳格なテストが含まれていました。

• 🏆 クロード 3.5 ソネット：圧倒した
• 💪 DeepSeek V3: 強力なパフォーマンス
• 👎 O1: あまり良くないね、ボブ

🚀 重要なポイント

このプロジェクトは、AI 支援開発の驚くべき可能性を示しています。

• 🏃‍♂️ 超高速プロトタイピング
• 🎯 最後の15%こそが本当の仕事の場所です
• 📚 現実世界の AI 開発パターンの優れた例

💭 AIと開発に関するメモ

ソフトウェア開発に長年携わってきた者として、このプロジェクトの魅力は自動化だけではありません。開発環境との関わり方そのものが変わることです。その価値は人間の開発者を置き換えることではなく、認知的オーバーヘッドの削減にあります。AIが環境のセットアップとメンテナンスを担うことで、開発者はアーキテクチャや設計の意思決定にさらに集中できるようになります。

このプロジェクトは、AIが単なるコード生成ではなく、複雑さの管理も担っていることを示しています。開発環境構築の機械的な側面を担うことで、真に人間の洞察力を必要とする創造的かつアーキテクチャ的な課題に、思考力を集中させることができます。

🙏 心から感謝します

• UV - スピードデモンストレーション Python パッケージインストーラー
• Aider - AIペアプログラミングの相棒
• アントロピック- クロードの開発支援に対して
• Helix Editor - 最高のモーダル編集

📄 ライセンス

マサチューセッツ工科大学