FastMCP智流管理平台
一个全面的系统，用于管理使用现代、基于资源的FastMCP API的AI辅助敏捷开发工作流。
服务介绍
MCP 敏捷流
一个使用 FastMCP 的现代化基于资源的 API 来管理 AI 辅助敏捷开发工作流程的综合系统。
状态
✅ 迁移完成：从旧服务器迁移到 FastMCP 实现已全部完成。所有旧代码和测试已被移除。
概览
MCP 敏捷流项目采用了官方 MCP SDK 中的 FastMCP 的基于资源的方法，重点在于：
- RESTful API 设计 - 用于数据访问的干净、直观的资源 URI
- 以资源为中心的架构 - 优化了数据检索和状态表示
- 面向操作的工具 - 仅用于修改状态的操作的工具
主要特性
- 敏捷文档：生成并维护全面的 AI 文档
- 项目结构：通过 AI 生成的文件和目录组织您的项目
- IDE 集成：直接与各种 AI IDE（Cursor、Windsurf、Cline）集成
- 工作流程管理：跟踪敏捷故事和进度
- 直观的 API 结构：按 RESTful 层次结构组织资源
- 简化集成：直接映射到资源 URI
- 性能提升：针对数据访问模式进行了优化
开始使用
要使用 MCP 敏捷流：
-
安装包：
pip install mcp-agile-flow -
在代码中导入：
from mcp_agile_flow import call_tool, call_tool_sync # 使用异步接口 result = await call_tool("get-project-settings", {}) # 或者使用同步接口 result = call_tool_sync("get-project-settings", {})
MCP 客户端配置
重要：需要更新配置
如果您之前已经配置了 MCP 敏捷流，则需要更新您的配置。作为代码清理的一部分，fastmcp_server.py 模块已被移除，功能已整合到主包中。
将您的 MCP 客户端配置从：
{
"name": "mcp-agile-flow",
"server": {
"type": "module",
"module": "mcp_agile_flow.fastmcp_server",
"entry_point": "run"
}
}
更改为：
{
"name": "mcp-agile-flow",
"server": {
"type": "module",
"module": "mcp_agile_flow",
"entry_point": "main"
}
}
对于 Cursor 用户，还需要更新 mcp.json 文件（通常位于 ~/.cursor/mcp.json）：
"mcp-agile-flow": {
"command": "/path/to/python",
"args": [
"-m",
"mcp_agile_flow" // Updated from "mcp_agile_flow.fastmcp_server"
],
"autoApprove": [
// ...
]
}
命令行使用
您也可以直接从命令行运行服务器：
# 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
可用工具
MCP 敏捷流提供了几个工具：
get-project-settings: 获取项目设置，包括路径和环境变量initialize-ide: 为特定IDE初始化项目目录结构initialize-ide-rules: 为特定IDE初始化AI规则文件prime-context: 分析项目文档并构建上下文理解migrate-mcp-config: 在不同IDE之间迁移MCP配置think: 记录一个用于复杂推理和逐步分析的想法get-thoughts: 检索当前会话中记录的所有想法clear-thoughts: 清除当前会话中记录的所有想法get-thought-stats: 获取当前会话中记录的想法的统计信息process-natural-language: 处理自然语言命令，并将其路由到适当的工具
自然语言命令
MCP Agile Flow 支持自然语言命令，使得与工具交互时无需记住确切的命令名称。只需使用对话短语，系统将自动检测您的意图，并将其映射到具有正确参数的适当工具。
支持的命令类型
迁移命令
要在不同IDE之间迁移MCP配置：
- "migrate mcp config to claude-desktop"
- "migrate config from cursor to claude-desktop"
- "copy mcp settings to windsurf"
- "transfer config to cline"
- "move mcp settings from cursor to roo"
如果未指定源IDE，则默认为"cursor"。
注意：有效的IDE名称有："cursor", "windsurf-next", "windsurf", "cline", "roo", 和 "claude-desktop"。
初始化命令
要为特定IDE初始化带有规则的项目：
- "initialize ide for claude"
- "setup rules for windsurf"
- "create ide for cline"
- "initialize rules for copilot"
项目设置命令
要获取全面的项目设置：
- "get project settings"
- "show settings"
- "project settings"
上下文分析命令
要分析项目文档：
- "prime context"
- "analyze project context"
- "build context"
思考命令
要记录一个想法：
- "think about [your thought here]"
使用示例
这里有一些如何使用这些命令的例子：
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")
从命令行使用
您还可以通过MCP Agile Flow CLI使用自然语言命令：
python -m mcp_agile_flow process-natural-language "migrate mcp config to claude-desktop"
错误处理
如果系统无法识别命令，它将返回一条错误消息，说明没有检测到命令，并建议使用更具体的措辞。
扩展命令
自然语言命令检测在utils.py中使用正则表达式实现。要添加对新命令模式的支持，请向detect_mcp_command函数添加适当的正则表达式模式。
开发
要设置开发环境：
-
克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/mcp-agile-flow.git cd mcp-agile-flow -
创建虚拟环境：
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # 在 Windows 上: .venv\Scripts\activate -
安装开发依赖项：
pip install -e ".[dev]" -
运行测试：
pytest -
常用 Makefile 命令：
make test # 运行所有测试 make test-nl-commands # 测试自然语言命令功能 make test-core # 仅运行核心测试 make coverage # 生成覆盖率报告 make clean # 清理构建产物 make clean-all # 清理所有内容，包括虚拟环境 make clean-archived # 移除存档的旧文件
许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参见 LICENSE 文件。
