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peacock-mcp

by johnpapa
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GitHub Codespaces에서 프로젝트 열기 대장간 배지노드 버전특허

VS Code에서 NPM으로 설치 VS Code Insiders에서 NPM으로 설치

VS Code에서 Docker로 설치 VS Code Insiders에서 Docker로 설치

기능 • 도구 • 설정 • MCP 호스트 구성

VS Code용 Peacock 확장 프로그램을 위한 MCP 서버를 통해, 한 번에 한 코드 편집기씩 세상을 색칠할 수 있습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 MCP 서버를 사용하여 API와 상호 작용하는 방법을 보여주는 것입니다.

참고 : 이 MCP 서버에서 사용하는 모든 데이터는 공식 Peacock 문서 에서 가져왔습니다.

🔧 특징

  • Peacock 문서 가져오기 : Peacock에 대한 자세한 정보를 얻으세요.

Related MCP server: mcp-server-code-runner

🧰 도구

1. fetch_peacock_docs 🔍🦸‍♂️

  • 설명 : GitHub 저장소에서 VS Code용 Peacock 확장 문서를 가져와서 해당 문서를 기반으로 질문에 답합니다.

  • 입력 :

    • prompt (쿼리): Peacock에 대한 질문입니다.

  • 반환 : 귀하의 답변입니다!

🛠️ 설정

VS Code용 Peacock을 여기에서 설치하세요 .

VS Code Insiders를 사용하여 GitHub Copilot에 호스팅된 MCP 서버 실행

참고 : Claude Desktop에서 MCP 서버를 이미 활성화한 경우 VS Code 설정에 chat.mcp.discovery.enabled: true 추가하면 기존 MCP 서버 목록을 검색합니다.

MCP 서버를 특정 리포지토리와 연결하려면 다음 내용이 포함된 .vscode/mcp.json 파일을 만드세요.

지엑스피1

MCP 서버를 모든 저장소와 연결하려면 VS Code 사용자 설정 JSON에 다음을 추가하세요.

"mcp": {
  "servers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      // "command": "node",
      "args": [
        "-y",
        "@johnpapa/peacock-mcp"
        // "/Users/papa/_git/peacock-mcp/dist/index.js"
        // "_git/peacock-mcp/dist/index.js"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}
"chat.mcp.discovery.enabled": true,

VS 코드 수동 설치

참고 : 빠른 설치를 위해 이 README 상단의 설치 버튼을 클릭하세요.

VS 코드 설정 사용

VS Code에서 Peacock MCP 서버를 수동으로 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cmd+Shift+P (macOS) 또는 Ctrl+Shift+P (Windows/Linux)를 누르고 "환경 설정: 사용자 설정 열기(JSON)"를 검색하여 VS Code 설정(JSON)을 엽니다.

  2. 설정 파일에 다음 JSON을 추가합니다.

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "peacock-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@johnpapa/peacock-mcp"],
        "env": {}
      }
    }
  },
  "chat.mcp.discovery.enabled": true
}

CLI 명령 사용

VS Code Stable의 경우:

code --add-mcp '{"name":"peacock-mcp","command":"npx","args":["-y","@johnpapa/peacock-mcp"],"env":{}}'

VS Code Insider를 위한:

code-insiders --add-mcp '{"name":"peacock-mcp","command":"npx","args":["-y","@johnpapa/peacock-mcp"],"env":{}}'

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 Peacock MCP Server를 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install @johnpapa/peacock-mcp --client claude

MCP Inspector를 사용하여 로컬에서 MCP 서버 실행

서버를 테스트하기 위해 MCP Inspector를 로컬로 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 이 저장소를 복제하세요:

    git clone https://github.com/johnpapa/peacock-mcp

  2. 필요한 종속성을 설치하고 프로젝트를 빌드합니다.

    npm install
npm run build

  3. (선택 사항) MCP Inspector를 사용하여 서버를 시험해 보려면 다음 명령을 실행하세요.

    # Start the MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

    브라우저 콘솔에 표시된 MCP Inspector URL로 이동합니다. Arguments``dist/index.js 로 변경하고 Connect 선택합니다. List Tools 선택하면 사용 가능한 도구가 표시됩니다.

GitHub Copilot의 도구 사용

  1. 이제 mcp 서버를 검색할 수 있으므로 GitHub Copilot을 열고 Agent 모드( Chat 이나 Edits 아님)를 선택합니다.

  2. Copilot 채팅 텍스트 필드에서 "새로 고침" 버튼을 선택하여 서버 목록을 새로 고칩니다.

  3. 이 저장소의 도구를 포함하여 가능한 모든 도구를 보려면 "🛠️" 버튼을 선택하세요.

  4. 예를 들어, 다음과 같이 도구 중 하나를 자연스럽게 불러올 질문을 채팅에 입력하세요.

    How do I set my VS Code accent colors?

    참고 : "죄송합니다. Responsible AI Service에서 응답을 필터링했습니다. 프롬프트를 수정하고 다시 시도해 주세요."라는 메시지가 표시되면, 다시 실행하거나 프롬프트를 수정해 보세요.

Available Tools

1 tool
fetch-peacock-docsB

Fetches the Peacock for VS Code extension docs from its GitHub repository and answers questions based on the documentation

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
queryYesThe question to answer based on the Peacock documentation

TDQS

B3.3/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

The description does not disclose how answers are generated, source repository specifics (branch, version), caching, error handling, or rate limits. With no annotations, the description carries full burden and is insufficient.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Single sentence that is concise, though slightly run-on. No wasted words, but could be structured more clearly.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

With one parameter and no output schema, the description should explain what the tool returns and how it works. It mentions 'answers questions' but not the format or completeness. Additional details are needed.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100% and the description adds little beyond the schema's own description of the 'query' parameter. Baseline 3 as schema does the heavy lifting.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states it fetches Peacock documentation and answers questions, with a specific verb and resource. No sibling tools exist, so differentiation is not required.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

No explicit guidance on when to use or not use this tool, but the purpose is implied. Since there are no sibling tools, the lack of alternatives is acceptable, but prerequisites or context are missing.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool update
    • First observedfetch-peacock-docs
Deploy Server
Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

TDQS

A3.6/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of confusion between tools. An agent will always select this tool correctly when needed.

Naming Consistency5/5

The single tool uses a clear verb_noun pattern (fetch-peacock-docs), which is consistent and descriptive. As there is only one tool, naming consistency is not an issue.

Tool Count3/5

One tool is minimal for a server, but it may be acceptable if the entire functionality is covered by a single combined action (fetching docs and answering questions). However, it feels thin compared to typical MCP servers that offer multiple operations.

Completeness4/5

The tool appears to fully cover its stated purpose: fetching Peacock documentation and answering questions about it. There is no obvious missing functionality for a Q&A tool over static docs, though a separate fetch tool could be argued.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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