MCP 服务器

AI Development Assistant MCP Server

一个与 Cursor 兼容的工具包，通过定制的 AI 工具提供智能编码辅助，这些工具包括代码架构规划、截图分析、代码审查和文件阅读功能。

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图像与视频处理

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README

🤖 AI 开发助手 MCP 服务器

欢迎使用您的 AI 驱动的开发工具包，该工具包被设计为 Cursor 的模型上下文协议 (MCP) 服务器！本项目通过自定义 AI 工具提供智能编码辅助。请注意，这主要是一个教程演示，而不是一个生产就绪的工具。

✨ 功能

🎨 代码架构师

调用高级推理 LLM 来生成编码代理的计划和指令。

📸 截图助手

拍摄 UI 设计截图，并将其与 Composer 代理一起使用。

🔍 代码审查

使用 git diff 触发代码审查。

📄 读取文件 & 读取多个文件

单文件读取可实现高效的数据分析；多文件读取有助于批量数据处理。

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🚀 快速开始

1. 环境设置

首先，您需要设置您的环境变量。在 src/env/keys.ts 创建一个文件：

export const OPENAI_API_KEY = "your_key_here";
// 添加您需要的任何其他密钥

⚠️ 安全提示：不建议在生产环境中将 API 密钥直接存储在源代码中。这仅用于本地开发和学习目的。您也可以在 Cursor MCP 界面中内联设置 env var。

2. 安装

npm install
# 或
yarn install

3. 构建服务器

npm run build

4. 打开 Windsurf Chat 并配置 MCP

此项目旨在用作 Cursor 中的 MCP 服务器。以下是设置方法：

在您的系统上打开 Windsurf。
导航到 Chat 部分。
点击 + Configure MCP（这允许您添加一个新的 MCP 服务器）。
添加以下 JSON 配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "D:\\mpc-server\\build\\index.js"
      ]
    }
  }
}

📘 专业提示：您可能需要使用项目构建的 index.js 文件的完整路径。

添加服务器后，您应该在“Available Tools”下看到您的工具列表。如果看不到，请尝试点击 MCP 服务器部分右上角的刷新按钮。

有关 MCP 设置的更多详细信息，请查看 Windsurf MCP 文档。

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🛠️ 使用工具

配置完成后，您可以直接在 Cursor 的 Composer 中使用这些工具。AI 会自动建议使用相关工具，或者您可以按名称或描述显式请求它们。

例如，尝试在 Composer 中输入：

"Review this code for best practices" (审查此代码以获得最佳实践)
"Help me architect a new feature" (帮助我构建一个新功能)
"Analyze this UI screenshot" (分析此 UI 截图)
"Read single file & Read multiple files" (读取单个文件 & 读取多个文件)

代理会在进行任何工具调用之前征求您的批准。

📘 专业提示：您可以更新您的 .cursorrules 文件，其中包含有关如何在某些场景中使用这些工具的说明，代理将自动使用这些工具。

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📁 项目结构

src/
├── tools/
│   ├── architect.ts    # 代码结构生成器
│   ├── screenshot.ts   # 截图分析工具
│   ├── fileReader.ts  # 读取文件 & 读取多个文件工具
│   └── codeReview.ts   # 代码审查工具
├── env/
│   └── keys.ts         # 环境配置（在此处添加您的 API 密钥！）
└── index.ts           # 主入口点