AI Optimizer MCP 🧠🔧 - Multi-Task MCP Server

Entwickelt von Barack Ndenga ♥️

Details

Multi-Task MCP Server für VSCode/Cursor, CLI, autonome Agenten. KI-Codeoptimierung + Tests + erweiterbar.

• Transportwege: Stdio (VSCode), Subprocess, HTTP (zukünftig)

• Anwendungsfälle: VSCode-Chat, Agenten-Schleifen, CI/CD, Remote-Server

• Sicherheit: Umgebungsvariablen, Sandbox-Ausführung

Related MCP server: VegaMCP

Manifest (Multi-Task-Fähigkeiten)

• 🛠️ 3+ Tools: Code testen/optimieren/Zielvorgaben (+erweiterbar)

• 🔌 VSCode/Cursor: natives mcp.json

• 🖥️ CLI Standalone: ai-optimizer-mcp run

• 🤖 Agenten: examples/agent.py Schleife

• ⚙️ Multi-Env: Lokal/Dev/Prod via .env

• 📊 Speicher/Historie: JSON persistent

• 🔄 Iterative Schleifen: Automatische Verbesserung

Multi-Plattform-Konfiguration

1. VSCode/Cursor (Empfohlen)

Datei .vscode/mcp.json (Multi-Server):

{
  "servers": {
    "ai-optimizer": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ai_optimizer_mcp.server"]
    },
    "ai-optimizer-dev": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ai_optimizer_mcp.cli", "run", "--dev"]
    }
  }
}

Multi-Task: Server im Chat wechseln!

2. CLI / Skripte / Agenten

ai-optimizer-mcp run  # Stdio server (pipes)
ai-optimizer-mcp run --dev  # Debug
ai-optimizer-mcp --install-mcp  # Print mcp.json

3. Autonome Agenten / Subprocess

# examples/agent.py
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def agent_loop():
    async with stdio_client(command=["python", "-m", "ai_optimizer_mcp.server"]) as client:
        # Multi-task calls
        score = await client.call_tool("run_tests", {"code_snippet": code})
        improved = await client.call_tool("generate_improvement", {"code": code, "test_result": score})

Voraussetzungen (.env)

cp .env.example .env
# OPENAI_API_KEY=sk-...
# OBJECTIVE="Your custom goal"

Multi-Task-Nutzung

1. VSCode Chat: use_mcp_tool("ai-optimizer", "run_tests", ...)

2. CLI Pipe: echo code | ai-optimizer-mcp run

3. Agenten-Schleife: python examples/agent.py

4. CI/CD: Subprocess in GitHub Actions/Jenkins

Beispiel Tool-Antwort:

run_tests → "Tests passed: score=4/4 (f(2)=4)"
generate_improvement → "def f(x): return 2 * x"

Multi-Env-Fehlerbehebung

• VSCode: Fenster nach mcp.json neu laden

• Kein API-Schlüssel: ValueError → .env prüfen

• Timeout: TEST_TIMEOUT=10 in .env

• Speicher: rm memory.json

• Logs: --dev oder LOG_LEVEL=DEBUG

Entwicklung

pip install -e .[dev]
pre-commit install
pytest

MCP-Tools (Erweiterbar)

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