AI Optimizer MCP 🧠🔧 - Servidor MCP Multitarea

Desarrollado por Barack Ndenga ♥️

Detalles

Servidor MCP multitarea para VSCode/Cursor, CLI y agentes autónomos. Optimización de código mediante IA + pruebas + extensible.

• Transportes: Stdio (VSCode), subprocess, HTTP (futuro)

• Casos de uso: Chat de VSCode, bucles de agentes, CI/CD, servidores remotos

• Seguridad: Variables de entorno, ejecución en sandbox

Manifiesto (Capacidades multitarea)

• 🛠️ 3+ Herramientas: Prueba/optimización de código/objetivo (+extensibles)

• 🔌 VSCode/Cursor: mcp.json nativo

• 🖥️ CLI independiente: ai-optimizer-mcp run

• 🤖 Agentes: bucle en examples/agent.py

• ⚙️ Entorno múltiple: Local/dev/prod mediante .env

• 📊 Memoria/Historial: JSON persistente

• 🔄 Bucles iterativos: Auto-mejora

Configuración multiplataforma

1. VSCode/Cursor (Recomendado)

Archivo .vscode/mcp.json (servidores múltiples):

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

Multitarea: ¡Cambia de servidor en el chat!

2. CLI / Scripts / Agentes

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

3. Agentes autónomos / 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})

Requisitos previos (.env)

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

Uso multitarea

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

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

3. Bucle de agente: python examples/agent.py

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

Ejemplo de respuesta de herramienta:

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

Solución de problemas en entornos múltiples

• VSCode: Recarga la ventana después de modificar mcp.json

• Sin clave API: ValueError → Comprueba .env

• Tiempo de espera: TEST_TIMEOUT=10 en .env

• Memoria: rm memory.json

• Registros: --dev o LOG_LEVEL=DEBUG

Desarrollo

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

Herramientas MCP (Extensibles)

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