🚀 MCP 本地开发
让 AI 处理您的本地开发环境,而您则专注于构建令人惊叹的事物!
✨这是什么?
本地开发环境管理器,可让 LLM 为您配置和管理开发环境。专为 AI 助手构建,可自动处理环境设置、依赖项管理和测试。
🏃 快速入门
- 从MCP 快速入门指南安装 Claude Desktop
- 将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置中:
{
"servers": {
"local_dev": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/txbm/mcp-local-dev@main",
"mcp-local-dev"
]
}
}
}
- 将 Claude 指向任何 GitHub 存储库并要求其设置开发环境!
- 让它运行测试并报告覆盖范围!
- 如果完成了,就进行讨论、探究或清理!
🎯 核心功能
测试运行器
- 🧪 pytest 覆盖率报告
- ⚡️ Vitest 覆盖 V8
- 🃏 Jest 具有详细的覆盖率指标
- 🔬 具有覆盖率支持的单元测试
运行时支持
- 🐍 带有 UV 包管理的 Python
- 📦 使用 NPM 的 Node.js
- ⚡️ Bun 运行时和包管理器
环境管理
- 🏗️ 自动运行时检测
- 📦智能包管理器选择
- 🔒 沙盒环境
- 🧹 自动清理
- 🔄 GitHub 存储库支持
- 📂 本地项目支持
开发者体验
- 🎯 无需配置
- 📊 结构化 JSON 日志记录
- 🔍 详细的测试覆盖率指标
- 🛡️ 每个项目都有独立的环境
💫 引擎盖下
- MCP 服务器规范:完全符合全面测试覆盖
- 路径隔离:每个环境都整齐地包含
- 系统集成:使用您安装的运行时(Python、Node.js、Bun)
- 包管理:为每个运行时自动选择最快的可用包管理器
- 网络访问:包管理的完全连接
- 进程处理:本机系统进程以实现最大速度
🌟 幕后花絮
开发涉及多个模型的严格测试:
- 🏆 Claude 3.5 十四行诗:粉碎它
- 💪 DeepSeek V3:表现强劲
- 👎 O1:不太好,鲍勃
🚀 关键要点
该项目展示了人工智能辅助开发的巨大潜力:
- 🏃♂️ 闪电般快速的原型设计
- 🎯 最后的 15% 才是真正的工作
- 📚 现实世界人工智能开发模式的绝佳范例
💭 关于人工智能与发展的说明
作为一名在软件开发领域深耕多年的资深人士,我认为这个项目的亮点不仅仅在于自动化,更在于我们与开发环境交互方式的转变。其价值不在于取代人类开发者,而在于减少认知开销。当人工智能负责环境的设置和维护时,开发者可以更加专注于架构和设计决策。
这个项目表明,人工智能不仅仅是生成代码,更是管理复杂性。通过处理开发环境设置的机械环节,我们可以释放更多精力,用于真正需要人类洞察力的创意和架构挑战。
🙏 非常感谢
📄 许可证
麻省理工学院