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Questionnaire Component Governance MCP Demo

by Ceeeebb

Questionnaire Component Governance MCP Demo

一个面向问卷编辑器场景的 MCP 小 demo,用来演示如何把组件治理能力结构化为 ResourcesToolsPrompts,并让 AI Agent 在组件使用、规则查询和开发约束场景里复用这套能力。

项目目标

这个 demo 主要解决两个问题:

  1. 把组件规范从零散文档沉淀为机器可读的结构化规则。

  2. 让 AI Agent 在生成或修改问卷组件时,先读取规范、再执行校验,最后给出建议或约束结果。

Related MCP server: RulesetMCP

能力设计

Resources

  • governance://component-guidelines

    • 暴露组件治理文档,提供职责边界、状态管理约束、AI 使用约束等通用规则。

  • governance://component-rules

    • 暴露完整组件规则 JSON,提供组件名称、必传属性、允许属性、禁止模式、使用示例等结构化数据。

Tools

  • list_component_rules

    • 列出当前已注册的问卷组件规范。

  • get_component_rule

    • 查询某个组件的详细规范。

  • validate_component_usage

    • 校验组件 props 是否符合治理规则。

  • build_component_prompt

    • 根据任务和组件规则生成给 AI Agent 使用的开发提示。

Prompts

  • create-question-component

    • 给 Agent 一个标准化的新增题型组件工作流,要求其遵守现有治理规范完成组件设计与接入。

目录结构

.
|-- rules/
|   |-- components.json
|   `-- guideLines.md
|-- src/
|   |-- index.ts
|   |-- loadRules.ts
|   |-- schemas.ts
|   `-- validateRules.ts
`-- dist/

本地运行

npm install
npm run ci
npm run dev

说明

这个 demo 更偏“治理能力建模”而不是完整业务系统,重点在于:

  • 如何把组件规范做成可读的 MCP Resources

  • 如何把组件校验做成可执行的 MCP Tools

  • 如何把 AI 开发流程固化为可复用的 Prompt 模板

Install Server
F
license - not found
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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