D365 F&O Developer Intelligence Engine

一个本地、离线的 MCP（Model Context Protocol）服务器，将 AI 编码助手（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot）锚定在真实的 Dynamics 365 Finance & Operations AOT 元数据上，让它们在生成 X++ 代码时不再虚构字段名、方法签名和 Chain of Command（CoC）包装器。

状态：早早期构建，第 1 部分（元数据摄取）正在进行，尚未是可用的 MCP 服务器。 请参见下面的项目状态。

问题

D365 F&O 通过 PackagesLocalDirectory 目录以 XML 形式存储它的整个应用模型（表、类、表单、扩展数据类型）——每个环境通常超过 500,000 个对象。AI 编码助手从未见过这些 XML；它们只从施训中获得 X++ 语法。请求它们扩展表或编写一个 Chain of Command 包装器，它们会自信地引用你的环境里并不存在的字段和方法。这不是提示（promting）参数——AI 缺的是数据，而不是指令。

Related MCP server: Seta MCP

方法

1. 摄取（本仓库，进行中）——使用 lxml 将原始 AxTable/AxClass XML 解析为结构化、正确的 JSON，并通过正则表达式从 X++ 源代码文本中提取嵌入其中的 Chain of Command 模式。

2. 索引化（规划中）——将解析后的元数据加载到 SQLite + FTFS5，实现本地 <10 毫秒查询。

3. 暴露（规划中）——通过 stdio 把索引暴露为 MCTP 工具（get_table_schema、find_coc_methods 等）。

4. 高级模块（规划中）——先提供基于模式的 X++ 最佳实践检查器，再是跨模型依赖图。

目前的实际构建

• schema/table_schema.json —— 用于解析 AxTable 元数据的 JSON Schema，已通过对真实 VendTrans 表导出的验证

• schema/class_schema.json —— 用于解析 AxClass / Chain of Command 元数据的 JSON Schema。尚未基于完整真实类文件验证（见类文件头注释）

• parse_table.py —— 可用的解析器：AxTable XML → 符合 schema 的 JSON

• parse_class.py —— 基于正则的 CoC 提取器。已编写但尚未针对真实类字节运行——请将其中每个正则视为未经验证

• validate.py —— 按 JSON Schema 验证解析器输出

项目状态

此项目是进行中的工作，是在学习 D365 F&O 开发时构建的练习。言语中有几个值得直说的事实：

• 一个成熟且积极维护的开源项目已经在更大范围上解决了这个问题：dynamics365ninja/d365fo-mcp-server（26 个 MCP 工具、实时环境连接、表单模式引擎、以及通过 Microsoft 的 IMetadataProvider 的安全元数据写入）。此仓库并不声称优于或与它竞争。

• 此项目在范围与设计上不同，不一定是质量上的：它用 Python 而不是 TypeScript，只读且针对静态 AOT XML 导处，而不是即时连接环境；目前也仅限于摄入层。

• 要真实地说，这个项目的价值在于极深入理解问题和解析/索引方法，足以解释设计决策——而不是成为第一或独特。

要求

• Python 3.10+

• lxml

• jsonschema（开发 期间用于验证 schema）

pip install lxml jsonschema

Fixtures

Fixtures 是来自离线本地 Hyper-V 虚拟机的 AOT XML 导出，该虚拟机运行 Microsoft 的标准 USMF/DAT 演示数据，外加一个从零搭建、无第三方或组织开发内容自定义模型。参见 fixtures/tables/ 和 fixtures/classes/——请在本机用你自己的导出填充这些测试数据；它们不包含在此模板中。

License

MIT