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Vibe Coder MCP

by freshtechbro
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Vibe Coder MCP Server

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Vibe Coder ist ein MCP-Server (Model Context Protocol), der Ihren KI-Assistenten (wie Cursor, Cline AI oder Claude Desktop) mit leistungsstarken Tools für die Softwareentwicklung ausstattet. Er unterstützt Sie bei Recherche, Planung, Anforderungsgenerierung, der Erstellung von Starterprojekten und vielem mehr!

Übersicht & Funktionen

Vibe Coder MCP lässt sich in MCP-kompatible Clients integrieren und bietet die folgenden Funktionen:

  • Semantische Anforderungsweiterleitung : Leitet Anforderungen intelligent weiter, indem einbettungsbasiertes semantisches Matching mit Fallbacks für sequenzielles Denken verwendet wird.

  • Tool-Registrierungsarchitektur : Zentralisiertes Tool-Management mit selbstregistrierenden Tools.

  • Direkte LLM-Aufrufe : Generatortools verwenden jetzt direkte LLM-Aufrufe für verbesserte Zuverlässigkeit und strukturierte Ausgabesteuerung.

  • Workflow-Ausführung : Führt vordefinierte Sequenzen von Tool-Aufrufen aus, die in workflows.json definiert sind.

  • Forschung und Planung : Führt gründliche Forschung durch ( research-manager ) und generiert Planungsdokumente wie PRDs ( generate-prd ), User Stories ( generate-user-stories ), Aufgabenlisten ( generate-task-list ) und Entwicklungsregeln ( generate-rules ).

  • Projekt-Scaffolding : Generiert Full-Stack-Starterkits ( generate-fullstack-starter-kit ).

  • Code Map Generator : Durchsucht rekursiv eine Codebasis, extrahiert semantische Informationen und generiert entweder einen tokeneffizienten, kontextdichten Markdown-Index mit Mermaid-Diagrammen oder eine strukturierte JSON-Darstellung mit absoluten Dateipfaden für Importe und erweiterten Informationen zu Klasseneigenschaften ( map-codebase ).

  • Asynchrone Ausführung : Viele Tools mit langer Laufzeit (Generatoren, Recherche, Workflows) werden jetzt asynchron ausgeführt. Sie geben sofort eine Job-ID zurück, und das Endergebnis wird mit dem Tool get-job-result abgerufen.

  • Sitzungsstatusverwaltung : Behält den Grundstatus über Anforderungen hinweg innerhalb einer Sitzung bei (im Speicher).

  • Standardisierte Fehlerbehandlung : Einheitliche Fehlermuster über alle Tools hinweg.

(Weitere Informationen finden Sie weiter unten in den Abschnitten „Detaillierte Tool-Dokumentation“ und „Funktionsdetails“)

Related MCP server: code2prompt-mcp

Installationshandbuch

Befolgen Sie diese Mikroschritte, um den Vibe Coder MCP-Server zum Laufen zu bringen und mit Ihrem KI-Assistenten zu verbinden.

Schritt 1: Voraussetzungen

  1. Überprüfen Sie die Node.js-Version:

    • Öffnen Sie ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung.

    • Führen Sie node -v aus

    • Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe v18.0.0 oder höher anzeigt (erforderlich).

    • Falls nicht installiert oder veraltet: Von nodejs.org herunterladen.

  2. Überprüfen Sie die Git-Installation:

    • Öffnen Sie ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung.

    • Führen Sie git --version aus

    • Falls nicht installiert: Von git-scm.com herunterladen.

  3. Holen Sie sich den OpenRouter-API-Schlüssel:

    • Besuchen Sie openrouter.ai

    • Erstellen Sie ein Konto, falls Sie noch keines haben.

    • Navigieren Sie zum Abschnitt „API-Schlüssel“.

    • Erstellen Sie einen neuen API-Schlüssel und kopieren Sie ihn.

    • Bewahren Sie diesen Schlüssel für Schritt 4 auf.

Schritt 2: Holen Sie sich den Code

  1. Erstellen Sie ein Projektverzeichnis (optional):

    • Öffnen Sie ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung.

    • Navigieren Sie zu dem Ort, an dem Sie das Projekt speichern möchten:

      cd ~/Documents     # Example: Change to your preferred location

  2. Klonen Sie das Repository:

    • Laufen:

      git clone https://github.com/freshtechbro/vibe-coder-mcp.git

      (Oder verwenden Sie gegebenenfalls die URL Ihres Forks)

  3. Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:

    • Laufen:

      cd vibe-coder-mcp

Schritt 3: Führen Sie das Setup-Skript aus

Wählen Sie das passende Skript für Ihr Betriebssystem:

Für Windows:

  1. Führen Sie in Ihrem Terminal (immer noch im Verzeichnis vibe-coder-mcp) Folgendes aus:

    setup.bat

  2. Warten Sie, bis das Skript abgeschlossen ist (es installiert Abhängigkeiten, erstellt das Projekt und erstellt die erforderlichen Verzeichnisse).

  3. Wenn Fehlermeldungen angezeigt werden, lesen Sie den Abschnitt zur Fehlerbehebung weiter unten.

Für macOS oder Linux:

  1. Machen Sie das Skript ausführbar:

    chmod +x setup.sh

  2. Führen Sie das Skript aus:

    ./setup.sh

  3. Warten Sie, bis das Skript abgeschlossen ist.

  4. Wenn Fehlermeldungen angezeigt werden, lesen Sie den Abschnitt zur Fehlerbehebung weiter unten.

Das Skript führt die folgenden Aktionen aus:

  • Überprüft die Node.js-Version (v18+)

  • Installiert alle Abhängigkeiten über npm

  • Erstellt die erforderlichen VibeCoderOutput/ -Unterverzeichnisse (wie im Skript definiert).

  • Erstellt das TypeScript-Projekt.

  • Kopiert Sie müssen diese Datei bearbeiten.

  • Legt ausführbare Berechtigungen fest (auf Unix-Systemen).

Schritt 4: Umgebungsvariablen konfigurieren ( .env )

Das Setup-Skript (aus Schritt 3) erstellt automatisch eine .env Datei im Stammverzeichnis des Projekts, indem es die Vorlage .env.example kopiert, jedoch nur, wenn .

  1. Suchen und öffnen Sie Suchen Sie die .env Datei im Hauptverzeichnis von vibe-coder-mcp und öffnen Sie sie mit einem Texteditor.

  2. Fügen Sie Ihren OpenRouter-API-Schlüssel hinzu (erforderlich):

    • Die Datei enthält eine Vorlage basierend auf .env.example :

      # OpenRouter Configuration
## Specifies your unique API key for accessing OpenRouter services.
## Replace "Your OPENROUTER_API_KEY here" with your actual key obtained from OpenRouter.ai.
OPENROUTER_API_KEY="Your OPENROUTER_API_KEY here"

## Defines the base URL for the OpenRouter API endpoints.
## The default value is usually correct and should not need changing unless instructed otherwise.
OPENROUTER_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1

## Sets the specific Gemini model to be used via OpenRouter for certain AI tasks.
## ':free' indicates potential usage of a free tier model if available and supported by your key.
GEMINI_MODEL=google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free

    • Ersetzen Sie unbedingt Entfernen Sie die Anführungszeichen, wenn Ihr Schlüssel sie nicht benötigt.

  3. Ausgabeverzeichnis konfigurieren (optional):

    • Um den Speicherort der generierten Dateien zu ändern (Standard ist VibeCoderOutput/ innerhalb des Projekts), fügen Sie Ihrer .env Datei diese Zeile hinzu:

      VIBE_CODER_OUTPUT_DIR=/path/to/your/desired/output/directory

    • Ersetzen Sie den Pfad durch Ihren bevorzugten absoluten Pfad . Verwenden Sie Schrägstriche ( / ) für Pfade. Wenn diese Variable nicht gesetzt ist, wird das Standardverzeichnis ( VibeCoderOutput/ ) verwendet.

  4. Code-Map-Generatorverzeichnis konfigurieren (optional):

    • Um anzugeben, welches Verzeichnis das Code-Map-Generator-Tool scannen darf, fügen Sie Ihrer .env Datei diese Zeile hinzu:

      CODE_MAP_ALLOWED_DIR=/path/to/your/source/code/directory

    • Ersetzen Sie den Pfad durch den absoluten Pfad zum Verzeichnis mit dem zu analysierenden Quellcode. Dies dient der Sicherheit. Das Tool greift nicht auf Dateien außerhalb dieses Verzeichnisses zu.

    • Beachten Sie, dass CODE_MAP_ALLOWED_DIR (zum Lesen des Quellcodes) und VIBE_CODER_OUTPUT_DIR (zum Schreiben der Ausgabedateien) aus Sicherheitsgründen getrennt sind. Das Code-Map-Generator-Tool verwendet eine separate Validierung für Lese- und Schreibvorgänge.

  5. Andere Einstellungen überprüfen (optional):

    • Sie können andere vom Server unterstützte Umgebungsvariablen hinzufügen, beispielsweise LOG_LEVEL (z. LOG_LEVEL=debug ) oder NODE_ENV (z. NODE_ENV=development ).

  6. Speichern Sie die

Schritt 5: Integration mit Ihrem KI-Assistenten (MCP-Einstellungen)

Dieser entscheidende Schritt verbindet Vibe Coder mit Ihrem KI-Assistenten, indem seine Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei des Clients hinzugefügt wird.

5.1: Suchen Sie die MCP-Einstellungsdatei Ihres Clients

Der Standort variiert je nach KI-Assistent:

  • Cursor AI / Windsurf / RooCode (basierend auf VS Code):

    1. Öffnen Sie die Anwendung.

    2. Öffnen Sie die Befehlspalette ( Ctrl+Shift+P oder Cmd+Shift+P ).

    3. Geben Sie Preferences: Open User Settings (JSON) ein und wählen Sie es aus.

    4. Dadurch wird Ihre Datei settings.json geöffnet, in der sich das Objekt mcpServers befinden sollte.

  • Cline AI (VS Code-Erweiterung):

    • Windows : %APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

    • macOS : ~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    • Linux : ~/.config/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    • (Hinweis: Wenn Sie anstelle von Cursor den Standard-VS-Code verwenden, ersetzen Sie

  • Claude Desktop:

    • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Linux : ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

5.2: Hinzufügen der Vibe Coder-Konfiguration

  1. Öffnen Sie die oben angegebene Einstellungsdatei in einem Texteditor.

  2. Suchen Sie nach dem JSON-Objekt "mcpServers": { ... } . Falls es nicht vorhanden ist, müssen Sie es möglicherweise erstellen (stellen Sie sicher, dass die gesamte Datei gültiges JSON bleibt). Beispielsweise könnte eine leere Datei zu {"mcpServers": {}} werden.

  3. Fügen Sie den folgenden Konfigurationsblock innerhalb der geschweiften Klammern {} des mcpServers -Objekts ein. Falls bereits andere Server aufgelistet sind, fügen Sie vor dem Einfügen dieses Blocks , Komma nach der schließenden Klammer } des vorherigen Servers ein.

    // This is the unique identifier for this MCP server instance within your client's settings
"vibe-coder-mcp": {
  // Specifies the command used to execute the server. Should be 'node' if Node.js is in your system's PATH
  "command": "node",
  // Provides the arguments to the 'command'. The primary argument is the absolute path to the compiled server entry point
  // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system. Use forward slashes (/) even on Windows !!
  "args": ["/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/build/index.js"],
  // Sets the current working directory for the server process when it runs
  // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system. Use forward slashes (/) even on Windows !!
  "cwd": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP",
  // Defines the communication transport protocol between the client and server
  "transport": "stdio",
  // Environment variables to be passed specifically to the Vibe Coder server process when it starts
  // API Keys should be in the .env file, NOT here
  "env": {
    // Absolute path to the LLM configuration file used by Vibe Coder
    // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system !!
    "LLM_CONFIG_PATH": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/llm_config.json",
    // Sets the logging level for the server
    "LOG_LEVEL": "debug",
    // Specifies the runtime environment
    "NODE_ENV": "production",
    // Directory where Vibe Coder tools will save their output files
    // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system !!
    "VIBE_CODER_OUTPUT_DIR": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/VibeCoderOutput",
    // Directory that the code-map-generator tool is allowed to scan
    // This is a security boundary - the tool will not access files outside this directory
    "CODE_MAP_ALLOWED_DIR": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/src"
  },
  // A boolean flag to enable (false) or disable (true) this server configuration
  "disabled": false,
  // A list of tool names that the MCP client is allowed to execute automatically
  "autoApprove": [
    "research",
    "generate-rules",
    "generate-user-stories",
    "generate-task-list",
    "generate-prd",
    "generate-fullstack-starter-kit",
    "refactor-code",
    "git-summary",
    "run-workflow",
    "map-codebase"
  ]
}

  4. WICHTIG: Ersetzen Sie alle Platzhalterpfade (z. B. /path/to/your/vibe-coder-mcp/... ) durch die korrekten absoluten Pfade auf Ihrem System, auf dem Sie das Repository geklont haben. Verwenden Sie Schrägstriche / für Pfade, auch unter Windows (z. B. C:/Users/YourName/Projects/vibe-coder-mcp/build/index.js ). Falsche Pfade sind der häufigste Grund für fehlgeschlagene Serververbindungen.

  5. Speichern Sie die Einstellungsdatei.

  6. Schließen Sie Ihre KI-Assistentenanwendung (Cursor, VS Code, Claude Desktop usw.) vollständig und starten Sie sie neu, damit die Änderungen wirksam werden.

Schritt 6: Testen Sie Ihre Konfiguration

  1. Starten Sie Ihren KI-Assistenten:

    • Starten Sie Ihre KI-Assistentenanwendung vollständig neu.

  2. Testen Sie einen einfachen Befehl:

    • Geben Sie einen Testbefehl ein, wie: Research modern JavaScript frameworks

  3. Überprüfen Sie, ob die richtige Antwort vorliegt:

    • Wenn es richtig funktioniert, sollten Sie eine Forschungsantwort erhalten.

    • Wenn nicht, lesen Sie den Abschnitt zur Fehlerbehebung weiter unten.

Projektarchitektur

Der Vibe Coder MCP-Server folgt einer modularen Architektur, die auf einem Tool-Registrierungsmuster basiert:

flowchart TD
    subgraph Initialization
        Init[index.ts] --> Config[Load Configuration]
        Config --> Server[Create MCP Server]
        Server --> ToolReg[Register Tools]
        ToolReg --> InitEmbed[Initialize Embeddings]
        InitEmbed --> Ready[Server Ready]
    end

    subgraph Request_Flow
        Req[Client Request] --> ReqProc[Request Processor]
        ReqProc --> Route[Routing System]
        Route --> Execute[Tool Execution]
        Execute --> Response[Response to Client]
    end

    subgraph Routing_System ["Routing System (Hybrid Matcher)"]
        Route --> Semantic[Semantic Matcher]
        Semantic --> |High Confidence| Registry[Tool Registry]
        Semantic --> |Low Confidence| SeqThink[Sequential Thinking]
        SeqThink --> Registry
    end

    subgraph Tool_Execution
        Registry --> |Get Definition| Definition[Tool Definition]
        Definition --> |Validate Input| ZodSchema[Zod Validation]
        ZodSchema --> |Execute| Executor[Tool Executor]
        Executor --> |May Use| Helper[Utility Helpers]
        Helper --> |Research| Research[Research Helper]
        Helper --> |File Ops| File[File I/O]
        Helper --> |Embeddings| Embed[Embedding Helper]
        Helper --> |Git| Git[Git Helper]
        Executor --> ReturnResult[Return Result]
    end

    subgraph Error_Handling
        ReturnResult --> |Success| Success[Success Response]
        ReturnResult --> |Error| ErrorHandler[Error Handler]
        ErrorHandler --> CustomErr[Custom Error Types]
        CustomErr --> FormattedErr[Formatted Error Response]
    end

    Execute --> |Session State| State[Session State]
    State --> |Persists Between Calls| ReqProc

Verzeichnisstruktur

vibe-coder-mcp/
├── .env                  # Environment configuration
├── mcp-config.json       # Example MCP configuration
├── package.json          # Project dependencies
├── README.md             # This documentation
├── setup.bat             # Windows setup script
├── setup.sh              # macOS/Linux setup script
├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
├── vitest.config.ts      # Vitest (testing) configuration
├── workflows.json        # Workflow definitions
├── build/                # Compiled JavaScript (after build)
├── docs/                 # Additional documentation
├── VibeCoderOutput/      # Tool output directory
│   ├── research-manager/
│   ├── rules-generator/
│   ├── prd-generator/
│   ├── user-stories-generator/
│   ├── task-list-generator/
│   ├── fullstack-starter-kit-generator/
│   └── workflow-runner/
└── src/                  # Source code
    ├── index.ts          # Entry point
    ├── logger.ts         # Logging configuration (Pino)
    ├── server.ts         # MCP server setup
    ├── services/         # Core services
    │   ├── AIService.ts  # AI model interaction (OpenRouter)
    │   ├── JobManager.ts # Manages async jobs
    │   └── ToolService.ts# Tool registration and routing
    ├── tools/            # MCP Tools
    │   ├── index.ts      # Tool registration
    │   ├── sequential-thinking.ts  # Fallback routing
    │   ├── fullstack-starter-kit-generator/  # Project gen
    │   ├── prd-generator/            # PRD creation
    │   ├── research-manager/         # Research tool
    │   ├── rules-generator/          # Rule generation
    │   ├── task-list-generator/      # Task list generation
    │   ├── user-stories-generator/   # User story generation
    │   └── workflow-runner/          # Workflow execution engine
    ├── types/            # TypeScript type definitions
{{ ... }}

## Semantic Routing System

Vibe Coder uses a sophisticated routing approach to select the right tool for each request:

```mermaid
flowchart TD
    Start[Client Request] --> Process[Process Request]
    Process --> Hybrid[Hybrid Matcher]

    subgraph "Primary: Semantic Routing"
        Hybrid --> Semantic[Semantic Matcher]
        Semantic --> Embeddings[Query Embeddings]
        Embeddings --> Tools[Tool Embeddings]
        Tools --> Compare[Compare via Cosine Similarity]
        Compare --> Score[Score & Rank Tools]
        Score --> Confidence{High Confidence?}
    end

    Confidence -->|Yes| Registry[Tool Registry]

    subgraph "Fallback: Sequential Thinking"
        Confidence -->|No| Sequential[Sequential Thinking]
        Sequential --> LLM[LLM Analysis]
        LLM --> ThoughtChain[Thought Chain]
        ThoughtChain --> Extraction[Extract Tool Name]
        Extraction --> Registry
    end

    Registry --> Executor[Execute Tool]
    Executor --> Response[Return Response]

Werkzeugregistrierungsmuster

Die Tool Registry ist eine zentrale Komponente zur Verwaltung von Tooldefinitionen und -ausführungen:

flowchart TD
    subgraph "Tool Registration (at import)"
        Import[Import Tool] --> Register[Call registerTool]
        Register --> Store[Store in Registry Map]
    end

    subgraph "Tool Definition"
        Def[ToolDefinition] --> Name[Tool Name]
        Def --> Desc[Description]
        Def --> Schema[Zod Schema]
        Def --> Exec[Executor Function]
    end

    subgraph "Server Initialization"
        Init[server.ts] --> Import
        Init --> GetAll[getAllTools]
        GetAll --> Loop[Loop Through Tools]
        Loop --> McpReg[Register with MCP Server]
    end

    subgraph "Tool Execution"
        McpReg --> ExecTool[executeTool Function]
        ExecTool --> GetTool[Get Tool from Registry]
        GetTool --> Validate[Validate Input]
        Validate -->|Valid| ExecFunc[Run Executor Function]
        Validate -->|Invalid| ValidErr[Return Validation Error]
        ExecFunc -->|Success| SuccessResp[Return Success Response]
        ExecFunc -->|Error| HandleErr[Catch & Format Error]
        HandleErr --> ErrResp[Return Error Response]
    end

Sequentieller Denkprozess

Der Sequential Thinking-Mechanismus bietet LLM-basiertes Fallback-Routing:

flowchart TD
    Start[Start] --> Estimate[Estimate Number of Steps]
    Estimate --> Init[Initialize with System Prompt]
    Init --> First[Generate First Thought]
    First --> Context[Add to Context]
    Context --> Loop{Needs More Thoughts?}

    Loop -->|Yes| Next[Generate Next Thought]
    Next -->|Standard| AddStd[Add to Context]
    Next -->|Revision| Rev[Mark as Revision]
    Next -->|New Branch| Branch[Mark as Branch]
    Rev --> AddRev[Add to Context]
    Branch --> AddBranch[Add to Context]
    AddStd --> Loop
    AddRev --> Loop
    AddBranch --> Loop

    Loop -->|No| Extract[Extract Final Solution]
    Extract --> End[End With Tool Selection]

    subgraph "Error Handling"
        Next -->|Error| Retry[Retry with Simplified Request]
        Retry -->|Success| AddRetry[Add to Context]
        Retry -->|Failure| FallbackEx[Extract Partial Solution]
        AddRetry --> Loop
        FallbackEx --> End
    end

Sitzungsstatusverwaltung

flowchart TD
    Start[Client Request] --> SessionID[Extract Session ID]
    SessionID --> Store{State Exists?}

    Store -->|Yes| Retrieve[Retrieve Previous State]
    Store -->|No| Create[Create New State]

    Retrieve --> Context[Add Context to Tool]
    Create --> NoContext[Execute Without Context]

    Context --> Execute[Execute Tool]
    NoContext --> Execute

    Execute --> SaveState[Update Session State]
    SaveState --> Response[Return Response to Client]

    subgraph "Session State Structure"
        State[SessionState] --> PrevCall[Previous Tool Call]
        State --> PrevResp[Previous Response]
        State --> Timestamp[Timestamp]
    end

Workflow-Ausführungs-Engine

Das Workflow-System ermöglicht mehrstufige Abläufe:

flowchart TD
    Start[Client Request] --> Parse[Parse Workflow Request]
    Parse --> FindFlow[Find Workflow in workflows.json]
    FindFlow --> Steps[Extract Steps]

    Steps --> Loop[Process Each Step]
    Loop --> PrepInput[Prepare Step Input]
    PrepInput --> ExecuteTool[Execute Tool via Registry]
    ExecuteTool --> SaveOutput[Save Step Output]
    SaveOutput --> NextStep{More Steps?}

    NextStep -->|Yes| MapOutput[Map Output to Next Input]
    MapOutput --> Loop

    NextStep -->|No| FinalOutput[Prepare Final Output]
    FinalOutput --> End[Return Workflow Result]

    subgraph "Input/Output Mapping"
        MapOutput --> Direct[Direct Value]
        MapOutput --> Extract[Extract From Previous]
        MapOutput --> Transform[Transform Values]
    end

Workflow-Konfiguration

Workflows werden in der Datei workflows.json im Stammverzeichnis des Projekts definiert. Diese Datei enthält vordefinierte Sequenzen von Toolaufrufen, die mit einem einzigen Befehl ausgeführt werden können.

Dateispeicherort und -struktur

  • Die Datei workflows.json muss im Stammverzeichnis des Projekts abgelegt werden (auf derselben Ebene wie package.json).

  • Die Datei folgt dieser Struktur:

    {
  "workflows": {
    "workflowName1": {
      "description": "Description of what this workflow does",
      "inputSchema": {
        "param1": "string",
        "param2": "string"
      },
      "steps": [
        {
          "id": "step1_id",
          "toolName": "tool-name",
          "params": {
            "param1": "{workflow.input.param1}"
          }
        },
        {
          "id": "step2_id",
          "toolName": "another-tool",
          "params": {
            "paramA": "{workflow.input.param2}",
            "paramB": "{steps.step1_id.output.content[0].text}"
          }
        }
      ],
      "output": {
        "summary": "Workflow completed message",
        "details": ["Output line 1", "Output line 2"]
      }
    }
  }
}

Parametervorlagen

Workflow-Schrittparameter unterstützen Vorlagenzeichenfolgen, die auf Folgendes verweisen können:

  • Workflow-Eingaben: {workflow.input.paramName}

  • Ausgaben des vorherigen Schritts: {steps.stepId.output.content[0].text}

Auslösen von Workflows

Verwenden Sie das Tool run-workflow mit:

Run the newProjectSetup workflow with input {"productDescription": "A task manager app"}

Detaillierte Tool-Dokumentation

Jedes Tool im Verzeichnis src/tools/ enthält eine umfassende Dokumentation in einer eigenen README.md-Datei. Diese Dateien umfassen:

  • Werkzeugübersicht und Zweck

  • Eingabe-/Ausgabespezifikationen

  • Workflow-Diagramme (Mermaid)

  • Anwendungsbeispiele

  • Verwendete Systemaufforderungen

  • Details zur Fehlerbehandlung

Ausführlichere Informationen finden Sie in den folgenden einzelnen README-Dateien:

  • src/tools/fullstack-starter-kit-generator/README.md

  • src/tools/prd-generator/README.md

  • src/tools/research-manager/README.md

  • src/tools/rules-generator/README.md

  • src/tools/task-list-generator/README.md

  • src/tools/user-stories-generator/README.md

  • src/tools/workflow-runner/README.md

  • src/tools/code-map-generator/README.md

Werkzeugkategorien

Analyse- und Informationstools

  • Code Map Generator ( : Durchsucht eine Codebasis, um semantische Informationen (Klassen, Funktionen, Kommentare) zu extrahieren, und generiert entweder eine für Menschen lesbare Markdown-Map mit Mermaid-Diagrammen oder eine strukturierte JSON-Darstellung mit absoluten Dateipfaden für Importe und erweiterten Informationen zu Klasseneigenschaften.

  • Forschungsmanager ( : Führt mithilfe von Perplexity Sonar gründliche Recherchen zu technischen Themen durch und stellt Zusammenfassungen und Quellen bereit.

Planungs- und Dokumentationstools

  • Regelgenerator ( Erstellt projektspezifische Entwicklungsregeln und Richtlinien.

  • PRD-Generator ( Generiert umfassende Produktanforderungsdokumente.

  • User Stories Generator ( Erstellt detaillierte User Stories mit Akzeptanzkriterien.

  • Aufgabenlistengenerator ( Erstellt strukturierte Entwicklungsaufgabenlisten mit Abhängigkeiten.

Projekt-Scaffolding-Tool

  • Fullstack-Starter-Kit-Generator ( Erstellt benutzerdefinierte Projekt-Starter-Kits mit angegebenen Frontend-/Backend-Technologien, einschließlich grundlegender Setup-Skripte und Konfiguration.

Workflow und Orchestrierung

  • Workflow Runner ( Führt vordefinierte Sequenzen von Tool-Aufrufen für allgemeine Entwicklungsaufgaben aus.

Generierter Dateispeicher

Standardmäßig werden die Ausgaben der Generatortools zur historischen Referenz im Verzeichnis VibeCoderOutput/ innerhalb des Projekts gespeichert. Dieser Speicherort kann durch Festlegen der Umgebungsvariable VIBE_CODER_OUTPUT_DIR in Ihrer .env Datei oder der Konfiguration des KI-Assistenten überschrieben werden.

Sicherheitsgrenzen für Lese- und Schreibvorgänge

Aus Sicherheitsgründen verwalten die Vibe Coder MCP-Tools separate Sicherheitsgrenzen für Lese- und Schreibvorgänge:

  • Lesevorgänge : Tools wie der Code-Map-Generator lesen nur aus Verzeichnissen, die durch die Umgebungsvariable CODE_MAP_ALLOWED_DIR ausdrücklich autorisiert sind. Dies schafft eine klare Sicherheitsgrenze und verhindert unbefugten Zugriff auf Dateien außerhalb des zulässigen Verzeichnisses.

  • Schreibvorgänge : Alle Ausgabedateien werden in das Verzeichnis VIBE_CODER_OUTPUT_DIR (oder dessen Unterverzeichnisse) geschrieben. Diese Trennung stellt sicher, dass Tools nur an bestimmte Ausgabeorte schreiben können, und schützt Ihren Quellcode vor versehentlichen Änderungen.

Beispielstruktur (Standardspeicherort):

VibeCoderOutput/
  ├── research-manager/         # Research reports
  │   └── TIMESTAMP-QUERY-research.md
  ├── rules-generator/          # Development rules
  │   └── TIMESTAMP-PROJECT-rules.md
  ├── prd-generator/            # PRDs
  │   └── TIMESTAMP-PROJECT-prd.md
  ├── user-stories-generator/   # User stories
  │   └── TIMESTAMP-PROJECT-user-stories.md
  ├── task-list-generator/      # Task lists
  │   └── TIMESTAMP-PROJECT-task-list.md
  ├── fullstack-starter-kit-generator/  # Project templates
  │   └── TIMESTAMP-PROJECT/
  ├── code-map-generator/       # Code maps and diagrams
  │   └── TIMESTAMP-code-map/
  └── workflow-runner/          # Workflow outputs
      └── TIMESTAMP-WORKFLOW/

Anwendungsbeispiele

Interagieren Sie mit den Tools über Ihren verbundenen KI-Assistenten:

  • Recherche: Research modern JavaScript frameworks

  • Regeln generieren: Create development rules for a mobile banking application

  • PRD generieren: Generate a PRD for a task management application

  • User Stories generieren: Generate user stories for an e-commerce website

  • Aufgabenliste generieren: Create a task list for a weather app based on [user stories]

  • Sequentielles Denken: Think through the architecture for a microservices-based e-commerce platform

  • Fullstack Starter Kit: Create a starter kit for a React/Node.js blog application with user authentication

  • Workflow ausführen: Run workflow newProjectSetup with input { "projectName": "my-new-app", "description": "A simple task manager" }

  • Codebasis zuordnen: Generate a code map for the current project , map-codebase path="./src" , oder Generate a JSON representation of the codebase structure with output_format="json"

Lokale Ausführung (optional)

Während die primäre Verwendung in der Integration mit einem KI-Assistenten (mithilfe von stdio) liegt, können Sie den Server zum Testen direkt ausführen:

Laufmodi

  • Produktionsmodus (Stdio):

    npm start

    • Protokolle werden an stderr gesendet (imitiert den Start des KI-Assistenten)

    • Verwenden Sie NODE_ENV=production

  • Entwicklungsmodus (Stdio, Pretty Logs):

    npm run dev

    • Protokolle werden mit ansprechender Formatierung an die Standardausgabe gesendet

    • Erfordert nodemon und pino-pretty

    • Verwenden Sie NODE_ENV=development

  • SSE-Modus (HTTP-Schnittstelle):

    # Production mode over HTTP
npm run start:sse

# Development mode over HTTP
npm run dev:sse

    • Verwendet HTTP anstelle von stdio

    • Konfiguriert über PORT in .env (Standard: 3000)

    • Zugriff unter http://localhost:3000

Detaillierte Fehlerbehebung

Verbindungsprobleme

MCP-Server im AI Assistant nicht erkannt

  1. Konfigurationspfad prüfen:

    • Überprüfen Sie, ob der absolute Pfad im args Array korrekt ist.

    • Stellen Sie sicher, dass alle Schrägstriche Schrägstriche sind / auch unter Windows

    • Führen Sie node <path-to-build/index.js> direkt aus, um zu testen, ob Node es finden kann

  2. Konfigurationsformat prüfen:

    • Stellen Sie sicher, dass JSON ohne Syntaxfehler gültig ist

    • Überprüfen Sie, ob die Kommas zwischen den Eigenschaften korrekt sind.

    • Überprüfen Sie, ob das mcpServers -Objekt Ihren Server enthält

  3. Starten Sie den Assistenten neu:

    • Schließen Sie die Anwendung vollständig (nicht nur minimieren Sie sie).

    • Öffnen Sie es erneut und versuchen Sie es erneut

Der Server startet, aber die Tools funktionieren nicht

  1. Deaktiviert-Flag prüfen:

    • Stellen Sie sicher, dass "disabled": false eingestellt ist.

    • Entfernen Sie alle // Kommentare, da JSON diese nicht unterstützt

  2. Überprüfen Sie das autoApprove-Array:

    • Überprüfen Sie, ob die Werkzeugnamen im autoApprove Array genau übereinstimmen

    • Versuchen Sie, dem Array "process-request" hinzuzufügen, wenn Sie Hybridrouting verwenden

Probleme mit API-Schlüsseln

  1. Probleme mit dem OpenRouter-Schlüssel:

    • Überprüfen Sie noch einmal, ob der Schlüssel korrekt kopiert wurde

    • Überprüfen Sie, ob der Schlüssel in Ihrem OpenRouter-Dashboard aktiv ist

    • Prüfen Sie, ob Sie über ausreichend Guthaben verfügen

  2. Probleme mit Umgebungsvariablen:

    • Überprüfen Sie, ob der Schlüssel in beiden Fällen korrekt ist:

      • Die .env Datei (für lokale Ausführungen)

      • Der Konfigurations-Umgebungsblock Ihres KI-Assistenten

Pfad- und Berechtigungsprobleme

  1. Build-Verzeichnis nicht gefunden:

    • Führen Sie npm run build aus, um sicherzustellen, dass das Build-Verzeichnis vorhanden ist.

    • Überprüfen Sie, ob die Build-Ausgabe in ein anderes Verzeichnis geht (überprüfen Sie tsconfig.json).

  2. Dateiberechtigungsfehler:

    • Stellen Sie sicher, dass Ihr Benutzer Schreibzugriff auf das Verzeichnis workflow-agent-files hat

    • Überprüfen Sie auf Unix-Systemen, ob build/index.js über Ausführungsberechtigung verfügt

Protokoll-Debugging

  1. Für lokale Läufe:

    • Überprüfen Sie die Konsolenausgabe auf Fehlermeldungen

    • Versuchen Sie, mit LOG_LEVEL=debug in Ihrer .env Datei zu laufen

  2. Für AI Assistant Runs:

    • Setzen Sie "NODE_ENV": "production" in der Umgebungskonfiguration

    • Überprüfen Sie, ob der Assistent über eine Protokollierungskonsole oder ein Ausgabefenster verfügt

Werkzeugspezifische Probleme

  1. Semantisches Routing funktioniert nicht:

    • Beim ersten Ausführen wird möglicherweise das eingebettete Modell heruntergeladen. Suchen Sie nach Download-Nachrichten.

    • Versuchen Sie eine explizitere Anfrage, die den Werkzeugnamen erwähnt

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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Tools

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