AI开发助手MCP服务器

🤖 AI 开发助手 MCP 服务器

欢迎使用您的 AI 开发工具包，它专为 Cursor 而设计，是一款模型上下文协议 (MCP) 服务器！该项目通过自定义 AI 工具提供智能编码辅助。请注意，这主要是一个教程演示，而非可用于生产的工具。

✨ 特点

🎨 代码架构师

调用高级推理 LLM 来为编码代理生成计划和指令。

📸 截图伙伴

截取 UI 设计截图并将其与作曲家代理一起使用。

🔍 代码审查

使用 git diffs 来触发代码审查。

📄 读取文件 & 读取多个文件

单文件读取可实现高效的数据分析；多文件读取可实现批量数据处理。

🚀 入门

1. 环境设置

首先，你需要设置环境变量。在src/env/keys.ts创建一个文件：

export const OPENAI_API_KEY = "your_key_here";
// Add any other keys you need

⚠️安全提示：不建议在生产环境中将 API 密钥直接存储在源代码中。这仅适用于本地开发和学习目的。您也可以在 Cursor MCP 界面中以内联方式设置环境变量。

2.安装

npm install
# or
yarn install

3. 构建服务器

npm run build

4. 打开 Windsurf Chat 并配置 MCP

该项目旨在用作 Cursor 中的 MCP 服务器。设置方法如下：

在您的系统上打开 Windsurf。
导航至聊天部分。
单击+ Configure MCP （这允许您添加新的 MCP 服务器）。
添加以下 JSON 配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "D:\\mpc-server\\build\\index.js"
      ]
    }
  }
}

📘专业提示：您可能需要使用项目构建的 index.js 文件的完整路径。

添加服务器后，您应该会在“可用工具”下看到您的工具。如果没有，请尝试点击 MCP 服务器部分右上角的刷新按钮。

有关 MCP 设置的更多详细信息，请参阅Windsurf MCP 文档。

🛠️ 使用工具

配置完成后，您可以直接在 Cursor 的 Composer 中使用这些工具。AI 会自动建议使用相关工具，您也可以通过名称或描述明确请求它们。

例如，尝试在 Composer 中输入：

“审查此代码以获得最佳实践”
“帮我设计一个新功能”
“分析一下这个UI截图”
“读取单个文件 & 读取多个文件”

代理人在进行任何工具调用之前都会征求您的批准。

📘专业提示：您可以更新 .cursorrules 文件，其中包含有关如何在特定场景下使用这些工具的说明，代理将自动使用这些工具。

📁 项目结构

src/
├── tools/
│   ├── architect.ts    # Code structure generator
│   ├── screenshot.ts   # Screenshot analysis tool
│   ├── fileReader.ts  # read file & read multiple files tool
│   └── codeReview.ts   # Code review tool
├── env/
│   └── keys.ts         # Environment configuration (add your API keys here!)
└── index.ts           # Main entry point

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

与 Cursor 兼容的工具包，通过自定义 AI 工具提供智能编码帮助，用于代码架构规划、屏幕截图分析、代码审查和文件阅读功能。

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