MCPアジャイルフロー

FastMCP を使用した最新のリソースベースの API を備えた AI 支援アジャイル開発ワークフローを管理するための包括的なシステム。

状態

✅移行完了：レガシーサーバーからFastMCP実装への移行が完全に完了しました。すべてのレガシーコードとテストは削除されました。

Related MCP server: AI Pull Request Generator

概要

MCP Agile Flow プロジェクトでは、公式 MCP SDK の FastMCP を使用したリソースベースのアプローチを採用し、次の点に重点を置いています。

• RESTful API 設計- データアクセスのためのクリーンで直感的なリソース URI

• リソースファーストアーキテクチャ- データの取得と状態表現に最適化

• アクション指向ツール- 状態を変更する操作にのみ使用されるツール

主な特徴

• アジャイルドキュメント: 包括的な AI ドキュメントを生成および維持する

• プロジェクト構造: AIが生成したファイルとディレクトリでプロジェクトを整理します

• IDE 統合: さまざまな AI IDE (Cursor、Windsurf、Cline) との直接統合

• ワークフロー管理: アジャイルストーリーと進捗を追跡

• 直感的なAPI構造: RESTful階層構造で整理されたリソース

• 簡素化された統合: リソース URI への直接マッピング

• パフォーマンスの向上: データアクセスパターンに最適化

はじめる

MCP Agile Flow を使用するには:

1. パッケージをインストールします。

   pip install mcp-agile-flow

2. コードにインポートします:

   from mcp_agile_flow import call_tool, call_tool_sync
   
   # Use async interface
   result = await call_tool("get-project-settings", {})
   
   # Or use sync interface
   result = call_tool_sync("get-project-settings", {})

MCP クライアント構成

重要: 設定の更新が必要です

以前にMCP Agile Flowを設定していた場合は、設定を更新する必要があります。fastmcp_server.pyモジュールfastmcp_server.pyコードのクリーンアップの一環として削除され、機能はメインパッケージに統合されました。

次の場所から MCP クライアント構成を更新します。

{
    "name": "mcp-agile-flow",
    "server": {
        "type": "module",
        "module": "mcp_agile_flow.fastmcp_server",
        "entry_point": "run"
    }
}

に：

{
    "name": "mcp-agile-flow",
    "server": {
        "type": "module",
        "module": "mcp_agile_flow",
        "entry_point": "main"
    }
}

Cursor ユーザーの場合は、mcp.json ファイル (通常は ~/.cursor/mcp.json) も更新します。

"mcp-agile-flow": {
  "command": "/path/to/python",
  "args": [
    "-m",
    "mcp_agile_flow"  // Updated from "mcp_agile_flow.fastmcp_server"
  ],
  "autoApprove": [
    // ...
  ]
}

コマンドラインの使用

コマンドラインから直接サーバーを実行することもできます。

# Using Python (logs disabled by default)
python -m mcp_agile_flow

# Enable normal logging
python -m mcp_agile_flow --verbose

# Debug mode (most verbose logging)
python -m mcp_agile_flow --debug

利用可能なツール

MCP Agile Flow はいくつかのツールを提供します。

• get-project-settings : パスや環境変数を含むプロジェクト設定を取得します

• initialize-ide : 特定の IDE のプロジェクトディレクトリ構造を初期化します

• initialize-ide-rules : 特定の IDE の AI ルールファイルを初期化する

• prime-context : プロジェクト文書を分析し、文脈的理解を構築する

• migrate-mcp-config : 異なる IDE 間で MCP 構成を移行する

• think ：複雑な推論や段階的な分析のために考えを記録する

• get-thoughts : 現在のセッションで記録されたすべての考えを取得する

• clear-thoughts : 現在のセッションから記録されたすべての思考を消去します

• get-thought-stats : 現在のセッションで記録された思考に関する統計情報を取得する

• process-natural-language : 自然言語コマンドを処理し、適切なツールにルーティングする

自然言語コマンド

MCP Agile Flowは自然言語コマンドをサポートしているため、正確なコマンド名を覚えていなくてもツールを簡単に操作できます。会話形式のフレーズを入力するだけで、システムが自動的に意図を検知し、適切なパラメータを持つ適切なツールにマッピングします。

サポートされているコマンドの種類

移行コマンド

異なる IDE 間で MCP 構成を移行するには:

• 「MCP 設定を claude-desktop に移行する」

• 「カーソルから claude-desktop に設定を移行する」

• 「MCP設定をWindsurfにコピー」

• 「cline に構成を転送」

• 「MCP設定をカーソルからルートに移動する」

ソース IDE が指定されていない場合は、デフォルトで「カーソル」になります。

注: 有効な IDE 名は、「cursor」、「windsurf-next」、「windsurf」、「cline」、「roo」、「claude-desktop」です。

初期化コマンド

特定の IDE のルールを使用してプロジェクトを初期化するには:

• 「クロードのIDEを初期化する」

• 「ウィンドサーフィンのセットアップルール」

• 「cline の IDE を作成」

• 「副操縦士のルールを初期化する」

プロジェクト設定コマンド

包括的なプロジェクト設定を取得するには:

• 「プロジェクト設定を取得する」

• 「設定を表示」

• 「プロジェクト設定」

コンテキスト分析コマンド

プロジェクトドキュメントを分析するには:

• 「プライムコンテキスト」

• 「プロジェクトのコンテキストを分析する」

• 「コンテキストを構築する」

思考コマンド

考えを記録するには:

• 「[あなたの考え]について考えてください」

使用例

これらのコマンドの使用方法の例をいくつか示します。

from mcp_agile_flow import process_natural_language

# Migrate configuration from Cursor to Claude
result = process_natural_language("migrate mcp config to claude-desktop")

# Initialize rules for Windsurf
result = process_natural_language("initialize ide for windsurf")

# Get project settings
result = process_natural_language("get project settings")

# Prime the context
result = process_natural_language("prime context")

# Record a thought
result = process_natural_language("think about how to improve code quality")

コマンドラインからの使用

MCP Agile Flow CLI では自然言語コマンドを使用することもできます。

python -m mcp_agile_flow process-natural-language "migrate mcp config to claude-desktop"

エラー処理

システムがコマンドを認識できない場合は、コマンドが検出されなかったことを説明し、より具体的な言葉遣いを使用することを提案するエラー メッセージが返されます。

コマンドの拡張

自然言語コマンド検出は、 utils.pyで正規表現を使用して実装されています。新しいコマンドパターンのサポートを追加するには、 detect_mcp_command関数に適切な正規表現パターンを追加してください。

発達

開発用に設定するには:

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-agile-flow.git
   cd mcp-agile-flow

2. 仮想環境を作成します。

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 開発依存関係をインストールします。

   pip install -e ".[dev]"

4. テストを実行します:

   pytest

5. 一般的な Makefile コマンド:

   make test             # Run all tests
   make test-nl-commands # Test natural language command functionality
   make test-core        # Run core tests only
   make coverage         # Generate coverage report
   make clean            # Clean build artifacts
   make clean-all        # Clean everything including venv
   make clean-archived   # Remove archived legacy files

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。