rust-faf-mcp

모든 AI 세션마다 프로젝트를 다시 설명하는 일을 멈추세요. 하나의 .faf 파일이 프로젝트의 DNA를 담습니다. 모든 AI가 이 파일을 한 번 읽는 것만으로 무엇을 만드는지 즉시 파악합니다.

Crates.io Tests IANA License

FAF를 위한 Rust 네이티브 MCP(Model Context Protocol) 서버 — YAML 형식의 구조화된 AI 프로젝트 컨텍스트(application/vnd.faf+yaml)를 제공합니다. 단일 바이너리, stdio 전송, 4.3MB(스트립됨). rmcp 및 faf-rust-sdk 기반으로 구축되었습니다.

빠른 시작

cargo install rust-faf-mcp

그런 다음 MCP 클라이언트를 이 서버에 연결하세요:

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

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

플래그나 설정 파일, 네트워크 리스너가 필요 없습니다. 순수 stdio JSON-RPC 방식입니다.

또는 Homebrew(macOS, 사전 빌드됨)를 통해 설치하세요:

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

한 번의 명령으로 영원히 해결

faf_auto는 프로젝트를 감지하고, .faf 파일을 생성하며, 최대 점수로 향상시키고, CLAUDE.md를 동기화합니다. 이 모든 것이 한 번에 이루어집니다:

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

생성 결과:

# 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

모든 AI 에이전트가 이 파일을 한 번 읽으면 무엇을 만드는지 정확히 이해합니다. 20분씩 걸리는 온보딩이나 잘못된 가정은 이제 없습니다.

도구

생성 및 감지

도구	기능
`faf_auto`	한 번의 명령으로 AI 컨텍스트 구축 — 초기화, 향상, 동기화, 점수 산정 완료
`faf_init`	`Cargo.toml`, `package.json`, `pyproject.toml` 또는 `go.mod`에서 `project.faf` 생성 또는 향상
`faf_git`	GitHub 저장소 URL에서 `project.faf` 생성 — 클론 불필요
`faf_discover`	디렉토리 트리를 탐색하여 가장 가까운 `project.faf` 찾기

점수 산정 및 검증

도구	기능
`faf_score`	필드별 분석을 포함한 AI 준비도 0-100% 점수 산정
`faf_sync`	`project.faf` → `CLAUDE.md` 동기화 (기존 콘텐츠 유지)

최적화

도구	기능
`faf_read`	`project.faf` 내용 파싱 및 표시
`faf_compress`	토큰 제한 컨텍스트를 위한 `.faf` 압축 (`minimal` / `standard` / `full`)
`faf_tokens`	각 압축 수준에서의 토큰 수 추정

faf_init은 반복 가능합니다. 다시 실행하면 누락된 부분을 채워주며, 실행할 때마다 점수가 올라갑니다.

아키텍처

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

런타임: tokio 싱글 스레드 (current_thread)
HTTP: reqwest 비동기 (GitHub API용 faf_git에서만 사용)
SDK: 파싱, 검증, 압축, 탐색을 위한 faf-rust-sdk 1.3
서버: #[tool_router] 매크로를 사용하는 rmcp 1.1 — JSON-RPC, 스키마 생성, 전송 처리

도구는 serde_json::Value를 반환합니다. 서버는 이를 rmcp의 IntoCallToolResult를 위해 Result<String, String>으로 변환합니다.

테스트

6개 파일에 걸친 112개의 테스트:

cargo test    # runs all 112

파일	테스트	커버리지
`mcp_protocol.rs`	9	초기 핸드셰이크, 도구/목록, 리소스, 스키마 검증, ID 보존
`tools_functional.rs`	25	9개 도구 전체 — 정상 경로, 오류 경로, 언어 감지
`tier1_security.rs`	12	경로 탐색, 널 바이트, 셸 인젝션, 과도한 입력, 잘못된 JSON
`tier2_engine.rs`	35	손상된 YAML, 동기화 교체, 파이프라인, 이중 매니페스트, 레거시 파일명, 직접 경로
`tier3_edge_cases.rs`	10	유니코드, CJK, 점수 경계, 알 수 없는 필드, GitHub URL 파싱
`tier4_aero.rs`	21	매니페스트 구조, 버전 동기화, server.json, 매니페스트-서버 교차 검증

테스트는 컴파일된 바이너리를 하위 프로세스로 생성하고 stdin/stdout JSON-RPC를 통해 통신합니다. 실제 서버에 대한 진정한 통합 테스트입니다.

FAF 생태계

하나의 형식으로 모든 AI 플랫폼 지원.

패키지	플랫폼	레지스트리
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

소스에서 빌드

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)

에디션: 2021 | LTO: 활성화 | Strip: 심볼

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링크

crates.io/crates/rust-faf-mcp
faf-rust-sdk — 이 프로젝트가 의존하는 파서
faf.one — FAF 홈페이지
IANA 등록 — application/vnd.faf+yaml
CHANGELOG

라이선스

MIT

제작자: @wolfe_jam | wolfejam.dev

rust-faf-mcp RMCP