🚀 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。
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🏃 クイックスタート
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
Claude Desktop の設定に以下を追加します。
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。
テストを実行してカバレッジをレポートしましょう。
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
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