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Glama

rust-faf-mcp

无需再向每个 AI 会话重复解释你的项目。 一个 .faf 文件即可捕获你的项目 DNA。每个 AI 读取一次即可了解你正在构建的内容。

Crates.io Tests IANA License

用于 FAF 的 Rust 原生 MCP(模型上下文协议)服务器——以 YAML (application/vnd.faf+yaml) 格式提供结构化的 AI 项目上下文。单一二进制文件,stdio 传输,剥离后仅 4.3 MB。基于 rmcpfaf-rust-sdk 构建。

快速入门

cargo install rust-faf-mcp

然后将任何 MCP 客户端指向它:

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

无需标志,无需配置文件,无需网络监听。纯 stdio JSON-RPC。

或者通过 Homebrew(macOS,预构建):

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

Related MCP server: gemini-faf-mcp

一条命令,永久搞定

faf_auto 会检测你的项目,创建 .faf 文件,将其增强至最高评分,并同步 CLAUDE.md —— 一步到位:

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

它生成的内容:

# 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

每个 AI 代理只需读取一次,就能准确了解你正在构建的内容。无需 20 分钟的入职培训,也不会产生错误的假设。

工具

创建与检测

工具

功能

faf_auto

一条命令实现 AI 上下文配置——初始化、增强、同步、评分,完成

faf_init

Cargo.tomlpackage.jsonpyproject.tomlgo.mod 创建或增强 project.faf

faf_git

从任何 GitHub 仓库 URL 生成 project.faf —— 无需克隆

faf_discover

向上遍历目录树以查找最近的 project.faf

评分与验证

工具

功能

faf_score

对 AI 就绪度进行 0-100% 评分,并提供字段级细分

faf_sync

同步 project.fafCLAUDE.md(保留现有内容)

优化

工具

功能

faf_read

解析并显示 project.faf 内容

faf_compress

为 Token 受限的上下文压缩 .faf (minimal / standard / full)

faf_tokens

估算每个压缩级别的 Token 数量

faf_init 是迭代式的——再次运行它,它会填补缺失的内容。每次评分都会提高。

架构

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
  • 运行时: tokio 单线程 (current_thread)

  • HTTP: reqwest 异步(仅由 faf_git 用于 GitHub API)

  • SDK: faf-rust-sdk 1.3,用于解析、验证、压缩、发现

  • 服务器: rmcp 1.1,带有 #[tool_router] 宏 —— 处理 JSON-RPC、模式生成、传输

工具返回 serde_json::Value。服务器将其适配为 rmcp 的 IntoCallToolResult 所需的 Result<String, String>

测试

跨 6 个文件的 112 项测试:

cargo test    # runs all 112

文件

测试数

覆盖率

mcp_protocol.rs

9

初始化握手、工具列表、资源、模式验证、ID 保留

tools_functional.rs

25

全部 9 个工具 —— 正常路径、错误路径、语言检测

tier1_security.rs

12

路径遍历、空字节、Shell 注入、超大输入、格式错误的 JSON

tier2_engine.rs

35

损坏的 YAML、同步替换、管道、双清单、遗留文件名、直接路径

tier3_edge_cases.rs

10

Unicode、CJK、评分边界、未知字段、GitHub URL 解析

tier4_aero.rs

21

清单结构、版本同步、server.json、清单-服务器交叉验证

测试将编译后的二进制文件作为子进程启动,并通过 stdin/stdout JSON-RPC 进行通信 —— 针对真实服务器的真正集成测试。

FAF 生态系统

一种格式,适配所有 AI 平台。

平台

注册表

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

通用

npm

从源码构建

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)

版本: 2021 | LTO: 启用 | Strip: 符号

如果 rust-faf-mcp 对你有帮助,请考虑给仓库加星 —— 这有助于其他人发现它。

链接

许可证

MIT


@wolfe_jam 构建 | wolfejam.dev

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Persistent project context for Google Gemini. 12 MCP tools for .faf Project DNA — auto-detect your stack, validate, score, and sync across CLAUDE.md, GEMINI.md, and AGENTS.md. Python/FastMCP. IANA-registered format (application/vnd.faf+yaml). 183 tests. One file, every AI platform.
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    2
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Persistent project context MCP server that syncs a single .faf file to all AI tool formats (Cursor, Windsurf, Cline, etc.), enabling eternal bi-sync and optimized context for AI assistants.
    15
    238
    6
    MIT

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Wolfe-Jam/rust-faf-mcp'

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