rust-faf-mcp

AIセッションのたびにプロジェクトを説明するのはやめましょう。 1つの .faf ファイルがあなたのプロジェクトのDNAを記録します。AIはそれを一度読み込むだけで、あなたが何を構築しているのかを理解します。

Crates.io Tests IANA License

FAF 用のRust製 MCP (Model Context Protocol) サーバー — YAML形式 (application/vnd.faf+yaml) で構造化されたAIプロジェクトコンテキストを提供します。シングルバイナリ、stdioトランスポート、ストリップ済みで4.3 MB。rmcp および faf-rust-sdk を基盤として構築されています。

クイックスタート

cargo install rust-faf-mcp

次に、任意のMCPクライアントで指定します：

# Claude Code
claude mcp add faf rust-faf-mcp

// WARP / Cursor / Zed / Claude Desktop — any stdio MCP client
{
  "mcpServers": {
    "faf": {
      "command": "rust-faf-mcp"
    }
  }
}

フラグや設定ファイル、ネットワークリスナーは不要です。純粋なstdio JSON-RPCです。

またはHomebrew (macOS, ビルド済み) を使用する場合：

brew install Wolfe-Jam/faf/rust-faf-mcp

1つのコマンドで、永遠に完了

faf_auto はプロジェクトを検出し、.faf を作成し、スコアを最大化し、CLAUDE.md を同期します — これらすべてを一度に行います：

faf_auto complete
━━━━━━━━━━━━━━━━━
Score: 0% → 85% (+85) 🥈 Silver
Steps:
  1. Created project.faf
  2. Second enhancement pass
  3. Created CLAUDE.md

Path: /home/user/my-project

生成されるもの：

# project.faf — your project, machine-readable
faf_version: "3.3"
project:
  name: my-api
  goal: REST API for user management
  main_language: Rust
  version: "0.1.0"
  license: MIT
instant_context:
  what_building: REST API for user management
  tech_stack: Rust 2021
  key_files:
    - Cargo.toml
    - src/main.rs
    - README.md
  commands:
    build: cargo build
    test: cargo test
stack:
  backend: Rust
  build_tool: cargo

すべてのAIエージェントがこれを一度読み込むだけで、あなたが何を構築しているのかを正確に把握します。20分間のオンボーディングも、誤った前提も不要です。

ツール

作成と検出

ツール	機能
`faf_auto`	1つのコマンドでAIコンテキストを構築 — 初期化、強化、同期、スコアリング、完了
`faf_init`	`Cargo.toml`, `package.json`, `pyproject.toml`, または `go.mod` から `project.faf` を作成または強化
`faf_git`	GitHubリポジトリURLから `project.faf` を生成 — クローン不要
`faf_discover`	ディレクトリツリーを遡り、最も近い `project.faf` を検索

スコアリングと検証

ツール	機能
`faf_score`	フィールドレベルの内訳とともにAI対応度を0-100%でスコアリング
`faf_sync`	`project.faf` → `CLAUDE.md` を同期（既存のコンテンツを保持）

最適化

ツール	機能
`faf_read`	`project.faf` の内容を解析して表示
`faf_compress`	トークン制限のあるコンテキスト用に `.faf` を圧縮 (`minimal` / `standard` / `full`)
`faf_tokens`	各圧縮レベルでのトークン数を推定

faf_init は反復可能です — 再実行することで不足している情報が埋められ、スコアが毎回向上します。

アーキテクチャ

src/
├── main.rs      # ~20 lines — tokio entry, rmcp stdio transport
├── server.rs    # FafServer: #[tool_router], ServerHandler, resources
└── tools.rs     # Business logic — all 9 tools, pure functions returning Value

ランタイム: tokio シングルスレッド (current_thread)
HTTP: reqwest 非同期 (faf_git がGitHub API用に使用)
SDK: 解析、検証、圧縮、検出用の faf-rust-sdk 1.3
サーバー: #[tool_router] マクロを使用した rmcp 1.1 — JSON-RPC、スキーマ生成、トランスポートを処理

ツールは serde_json::Value を返します。サーバーはそれらをrmcpの IntoCallToolResult 用に Result<String, String> へ適応させます。

テスト

6ファイルにわたる112のテスト：

cargo test    # runs all 112

ファイル	テスト数	カバレッジ
`mcp_protocol.rs`	9	初期ハンドシェイク、ツール一覧、リソース、スキーマ検証、ID保持
`tools_functional.rs`	25	全9ツール — 正常系、異常系、言語検出
`tier1_security.rs`	12	パストラバーサル、nullバイト、シェルインジェクション、過大入力、不正なJSON
`tier2_engine.rs`	35	YAML破損、同期置換、パイプライン、デュアルマニフェスト、レガシーファイル名、直接パス
`tier3_edge_cases.rs`	10	Unicode、CJK、スコア境界、未知のフィールド、GitHub URL解析
`tier4_aero.rs`	21	マニフェスト構造、バージョン同期、server.json、マニフェスト・サーバー間の相互検証

テストはコンパイルされたバイナリをサブプロセスとして起動し、stdin/stdout JSON-RPCを介して通信します — 実際のサーバーに対する真の統合テストです。

FAFエコシステム

1つのフォーマットで、あらゆるAIプラットフォームに対応。

パッケージ	プラットフォーム	レジストリ
rust-faf-mcp	Rust	crates.io
claude-faf-mcp	Anthropic	npm + MCP #2759
gemini-faf-mcp	Google	PyPI
grok-faf-mcp	xAI	npm
faf-cli	Universal	npm

ソースからのビルド

git clone https://github.com/Wolfe-Jam/rust-faf-mcp
cd rust-faf-mcp
cargo build --release
# Binary at target/release/rust-faf-mcp (4.3 MB)

エディション: 2021 | LTO: 有効 | ストリップ: シンボル

rust-faf-mcp が役に立った場合は、リポジトリにスターを付けることを検討してください — 他の人が見つける助けになります。

リンク

crates.io/crates/rust-faf-mcp
faf-rust-sdk — 依存しているパーサー
faf.one — FAFホーム
IANA登録 — application/vnd.faf+yaml
CHANGELOG

ライセンス

MIT

Built by @wolfe_jam | wolfejam.dev

rust-faf-mcp RMCP