🤖 AI Development Assistant MCP Server

欢迎使用您的AI驱动的开发工具包，它被设计为Cursor的Model Context Protocol (MCP) 服务器！该项目通过自定义AI工具提供智能编码辅助。请注意，这主要是一个教程演示，并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来为编码代理生成计划和指令。

📸 截图助手

截取UI设计截图并将其与合成器代理一起使用。

🔍 代码审查

使用git差异来触发代码审查。

📄 读取文件 & 读取多个文件

单文件阅读使数据高效分析成为可能；多文件阅读则方便了批量数据处理。

🚀 开始

1. 环境设置

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

export const OPENAI_API_KEY = "your_key_here";
// Add any other keys you need

⚠️ 安全提示：直接在源代码中存储API密钥不推荐用于生产环境。这只是为了本地开发和学习目的。您也可以在Cursor MCP界面中内联设置环境变量。

2. 安装

npm install
# or
yarn install

3. 构建服务器

npm run build

4. 打开Windsurf聊天并配置MCP

此项目旨在作为Cursor中的MCP服务器使用。以下是设置步骤：

1. 在您的系统上打开Windsurf。
2. 导航到聊天部分。
3. 点击+ 配置MCP（这允许您添加一个新的MCP服务器）。
4. 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的构建index.js文件的完整路径。

添加服务器后，您应该能在“可用工具”下看到您的工具列表。如果没有，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，请参阅Windsurf MCP文档。

🛠️ 使用工具

一旦配置完成，您就可以直接在Cursor的Composer中使用这些工具了。AI会自动建议使用相关工具，或者您可以按名称或描述明确请求它们。

例如，在Composer中尝试输入：

• "检查这段代码的最佳实践"
• "帮助我规划一个新功能"
• "分析这个UI截图"
• "读取单个文件 & 读取多个文件"

代理将在调用任何工具前征求您的批准。

📘 专业提示：您可以通过更新.cursorrules文件来包含关于特定场景下如何使用工具的说明，这样代理将自动使用这些工具。

📁 项目结构

src/
├── tools/
│   ├── architect.ts    # Code structure generator
│   ├── screenshot.ts   # Screenshot analysis tool
│   ├── fileReader.ts  # read file & read multiple files tool
│   └── codeReview.ts   # Code review tool
├── env/
│   └── keys.ts         # Environment configuration (add your API keys here!)
└── index.ts           # Main entry point