🤖 AI開発アシスタントMCPサーバー

Cursor 用の Model Context Protocol (MCP) サーバーとして設計された AI 搭載開発ツールキットへようこそ！このプロジェクトは、カスタム AI ツールを通じてインテリジェントなコーディング支援を提供します。なお、これは主にチュートリアルデモであり、本番環境で使用できるツールではありません。

✨ 特徴

🎨 コードアーキテクト

高度な推論 LLM を呼び出して、コーディングエージェントの計画と指示を生成します。

📸 スクリーンショットバディ

UI デザインのスクリーンショットを撮り、Composer エージェントで使用します。

🔍 コードレビュー

Git diff を使用してコードレビューをトリガーします。

📄 ファイルの読み取りと複数のファイルの読み取り

単一ファイルの読み取りにより効率的なデータ分析が可能になり、複数ファイルの読み取りにより大量のデータ処理が容易になります。

🚀 はじめに

1. 環境設定

まず、環境変数を設定する必要があります。src src/env/keys.tsにファイルを作成してください。

⚠️セキュリティに関する注意：APIキーをソースコードに直接保存することは、本番環境では推奨されません。これはローカル開発および学習目的のみに使用できます。Cursor MCPインターフェース内で環境変数をインラインで設定することもできます。

2. インストール

3. サーバーを構築する

4. Windsurf Chatを開いてMCPを設定する

このプロジェクトは、Cursor の MCP サーバーとして使用するように設計されています。設定方法は次のとおりです。

1. システムで Windsurf を開きます。

2. チャットセクションに移動します。

3. + Configure MCPをクリックします (これにより、新しい MCP サーバーを追加できます)。

4. 次の JSON 構成を追加します。

📘プロのヒント: プロジェクトのビルドされた index.js ファイルへのフルパスを使用する必要がある場合があります。

サーバーを追加すると、「利用可能なツール」の下にツールが表示されます。表示されない場合は、MCPサーバーセクションの右上にある更新ボタンをクリックしてください。

MCP セットアップの詳細については、 Windsurf MCP ドキュメントを参照してください。

🛠️ ツールの使用

設定が完了すると、これらのツールをCursorのComposerで直接使用できるようになります。AIが関連するツールを自動的に提案するか、名前または説明で明示的にリクエストすることもできます。

たとえば、Composer で次のように入力してみてください。

• 「ベストプラクティスについてはこのコードを確認してください」

• 「新しい機能の設計を手伝ってください」

• 「このUIスクリーンショットを分析する」

• 「単一ファイルの読み取りと複数ファイルの読み取り」

エージェントはツールの呼び出しを行う前に承認を求めます。

📘プロのヒント: 特定のシナリオでツールを使用する方法を説明する .cursorrules ファイルを更新すると、エージェントは自動的にツールを使用します。

📁 プロジェクト構造