AI Optimizer MCP 🧠🔧 - 多任务 MCP 服务器

由 Barack Ndenga 开发 ♥️

PyPI version Tests Coverage

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多任务 MCP 服务器，适用于 VSCode/Cursor、CLI、自主智能体。AI 代码优化 + 测试 + 可扩展。

传输方式： Stdio (VSCode)、subprocess、HTTP (未来支持)
用例： VSCode 聊天、智能体循环、CI/CD、远程服务器
安全性： 环境变量、沙箱执行

清单 (多任务能力)

🛠️ 3+ 工具： 代码测试/优化/目标（+可扩展）
🔌 VSCode/Cursor： 原生 mcp.json
🖥️ CLI 独立运行： ai-optimizer-mcp run
🤖 智能体： examples/agent.py 循环
⚙️ 多环境： 通过 .env 实现本地/开发/生产环境切换
📊 内存/历史记录： JSON 持久化
🔄 迭代循环： 自动改进

多平台配置

1. VSCode/Cursor (推荐)

.vscode/mcp.json 文件 (多服务器)：

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

多任务：在聊天中切换服务器！

2. CLI / 脚本 / 智能体

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

3. 自主智能体 / 子进程

# 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})

前置要求 (.env)

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

多任务使用

VSCode 聊天： use_mcp_tool("ai-optimizer", "run_tests", ...)
CLI 管道： echo code | ai-optimizer-mcp run
智能体循环： python examples/agent.py
CI/CD： GitHub Actions/Jenkins 中的子进程

工具响应示例：

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

多环境故障排除

VSCode： 修改 mcp.json 后重新加载窗口
无 API 密钥： ValueError → 检查 .env
超时： 在 .env 中设置 TEST_TIMEOUT=10
内存： rm memory.json
日志： 使用 --dev 或 LOG_LEVEL=DEBUG

开发

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

MCP 工具 (可扩展)

工具	参数	用例
`run_tests`	`code_snippet: str`	VSCode/CLI 测试代码
`generate_improvement`	`code, test_result`	自动优化
`get_objective`	-	在任何上下文中读取目标