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Vibe Coder MCP

by freshtechbro
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TypeScript
Hybrid
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Vibe Coder MCP サーバー

テスト

Vibe Coderは、AIアシスタント（Cursor、Cline AI、Claude Desktopなど）をソフトウェア開発のための強力なツールで強化するために設計されたMCP（Model Context Protocol）サーバーです。調査、計画、要件定義、スタータープロジェクトの作成など、さまざまな作業に役立ちます。

概要と機能

Vibe Coder MCP は MCP 互換クライアントと統合して、次の機能を提供します。

  • セマンティック リクエスト ルーティング: 埋め込みベースのセマンティック マッチングと順次思考フォールバックを使用して、リクエストをインテリジェントにルーティングします。

  • ツール レジストリ アーキテクチャ: 自己登録ツールによる集中ツール管理。

  • 直接 LLM 呼び出し: ジェネレーター ツールは、信頼性の向上と構造化された出力制御のために直接 LLM 呼び出しを使用するようになりました。

  • ワークフロー実行: workflows.jsonで定義されたツール呼び出しの定義済みシーケンスを実行します。

  • 調査と計画: 詳細な調査 ( research-manager ) を実行し、PRD ( generate-prd )、ユーザー ストーリー ( generate-user-stories )、タスク リスト ( generate-task-list )、開発ルール ( generate-rules ) などの計画ドキュメントを生成します。

  • プロジェクト スキャフォールディング: フルスタック スターター キットを生成します ( generate-fullstack-starter-kit )。

  • コード マップ ジェネレーター: コードベースを再帰的にスキャンし、セマンティック情報を抽出して、トークン効率が高くコンテキスト密度の高い、Mermaid ダイアグラム付きの Markdown インデックス、またはインポート用の絶対ファイル パスと拡張クラス プロパティ情報を含む構造化 JSON 表現 ( map-codebase ) を生成します。

  • 非同期実行：長時間実行されるツール（ジェネレータ、リサーチ、ワークフローなど）の多くが非同期で実行されるようになりました。これらのツールは即座にジョブIDを返し、最終結果はget-job-resultツールを使用して取得されます。

  • セッション状態管理: セッション内 (メモリ内) のリクエスト間で基本状態を維持します。

  • 標準化されたエラー処理: すべてのツールにわたって一貫したエラー パターン。

(詳細については、以下の「ツールの詳細なドキュメント」および「機能の詳細」セクションを参照してください)

Related MCP server: code2prompt-mcp

セットアップガイド

Vibe Coder MCP サーバーを実行し、AI アシスタントに接続するには、次のマイクロステップに従います。

ステップ1: 前提条件

  1. Node.jsのバージョンを確認する:

    • ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。

    • node -vを実行する

    • 出力に v18.0.0 以上が表示されていることを確認します (必須)。

    • インストールされていない、または古くなっている場合: nodejs.orgからダウンロードします。

  2. Git のインストールを確認します。

    • ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。

    • git --versionを実行する

    • インストールされていない場合: git-scm.comからダウンロードします。

  3. OpenRouter APIキーを取得します:

    • openrouter.aiにアクセスしてください

    • アカウントをお持ちでない場合は作成してください。

    • API キーセクションに移動します。

    • 新しい API キーを作成してコピーします。

    • このキーをステップ 4 で使えるようにしておきます。

ステップ2: コードを取得する

  1. プロジェクト ディレクトリを作成します(オプション):

    • ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。

    • プロジェクトを保存する場所に移動します。

      cd ~/Documents # Example: Change to your preferred location

  2. リポジトリをクローンします。

    • 走る：

      git clone https://github.com/freshtechbro/vibe-coder-mcp.git

      (または、該当する場合はフォークの URL を使用します)

  3. プロジェクトディレクトリに移動します。

    • 走る：

      cd vibe-coder-mcp

ステップ3: セットアップスクリプトを実行する

ご使用のオペレーティング システムに適したスクリプトを選択してください。

Windowsの場合:

  1. ターミナル (vibe-coder-mcp ディレクトリ内) で、次を実行します。

    setup.bat

  2. スクリプトが完了するまで待ちます (依存関係がインストールされ、プロジェクトがビルドされ、必要なディレクトリが作成されます)。

  3. エラー メッセージが表示された場合は、以下のトラブルシューティング セクションを参照してください。

macOS または Linux の場合:

  1. スクリプトを実行可能にします。

    chmod +x setup.sh

  2. スクリプトを実行します:

    ./setup.sh

  3. スクリプトが完了するまで待ちます。

  4. エラー メッセージが表示された場合は、以下のトラブルシューティング セクションを参照してください。

スクリプトは次のアクションを実行します。

  • Node.js のバージョンをチェックします (v18+)

  • npm経由ですべての依存関係をインストールします

  • 必要なVibeCoderOutput/サブディレクトリを作成します (スクリプトでの定義に従って)。

  • TypeScript プロジェクトをビルドします。

  • **.envが存在しない場合は、 .env.exampleを.envにコピーします。**このファイルを編集する必要があります。

  • 実行権限を設定します (Unix システムの場合)。

ステップ4: 環境変数（ .env ）を構成する

セットアップ スクリプト (手順 3) は、 .env、 .env.exampleテンプレートをコピーして、プロジェクトのルート ディレクトリに.envファイルを自動的に作成します。

  1. **.envを見つけて開く:**メインのvibe-coder-mcpディレクトリで.envファイルを見つけて、テキスト エディターで開きます。

  2. OpenRouter APIキーを追加します（必須）:

    • ファイルには.env.exampleに基づいたテンプレートが含まれています。

      # OpenRouter Configuration ## Specifies your unique API key for accessing OpenRouter services. ## Replace "Your OPENROUTER_API_KEY here" with your actual key obtained from OpenRouter.ai. OPENROUTER_API_KEY="Your OPENROUTER_API_KEY here" ## Defines the base URL for the OpenRouter API endpoints. ## The default value is usually correct and should not need changing unless instructed otherwise. OPENROUTER_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1 ## Sets the specific Gemini model to be used via OpenRouter for certain AI tasks. ## ':free' indicates potential usage of a free tier model if available and supported by your key. GEMINI_MODEL=google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free

    • **重要なのは、 "Your OPENROUTER_API_KEY here"を実際のOpenRouter APIキーに置き換えることです。**キーに引用符が不要な場合は、引用符を削除してください。

  3. 出力ディレクトリを構成する（オプション）:

    • 生成されたファイルの保存場所を変更するには (デフォルトはプロジェクト内のVibeCoderOutput/ )、次の行を.envファイルに追加します。

      VIBE_CODER_OUTPUT_DIR=/path/to/your/desired/output/directory

    • パスを任意の絶対パスに置き換えてください。パスにはスラッシュ ( / ) を使用してください。この変数が設定されていない場合は、デフォルトのディレクトリ ( VibeCoderOutput/ ) が使用されます。

  4. コードマップジェネレーターディレクトリを構成する (オプション):

    • コード マップ ジェネレーター ツールがスキャンできるディレクトリを指定するには、次の行を.envファイルに追加します。

      CODE_MAP_ALLOWED_DIR=/path/to/your/source/code/directory

    • パスを、分析対象のソースコードを含むディレクトリへの絶対パスに置き換えてください。これはセキュリティ境界であり、ツールはこのディレクトリ外のファイルにはアクセスしません。

    • セキュリティ上の理由から、 CODE_MAP_ALLOWED_DIR （ソースコードの読み取り用）とVIBE_CODER_OUTPUT_DIR （出力ファイルの書き込み用）は別々に設定されていることに注意してください。コードマップ生成ツールは、読み取り操作と書き込み操作に対して別々の検証を行います。

  5. その他の設定を確認する（オプション）:

    • LOG_LEVEL (例: LOG_LEVEL=debug ) やNODE_ENV (例: NODE_ENV=development ) など、サーバーでサポートされている他の環境変数を追加できます。

  6. .env

ステップ5：AIアシスタントとの統合（MCP設定）

この重要なステップでは、クライアントの MCP 設定ファイルに構成を追加することで、Vibe Coder を AI アシスタントに接続します。

5.1: クライアントのMCP設定ファイルを見つける

場所は AI アシスタントによって異なります。

  • Cursor AI / Windsurf / RooCode (VS Code ベース):

    1. アプリケーションを開きます。

    2. コマンドパレットを開きます ( Ctrl+Shift+PまたはCmd+Shift+P )。

    3. 入力してPreferences: Open User Settings (JSON)を選択します。

    4. これにより、 mcpServersオブジェクトが存在するはずのsettings.jsonファイルが開きます。

  • Cline AI (VS Code 拡張機能):

    • Windows : %APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

    • macOS : ~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    • Linux : ~/.config/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

    • (注: カーソルの代わりに標準の VS Code を使用する場合は、パス内の

  • クロードデスクトップ:

    • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Linux : ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

5.2: Vibe Coder 設定を追加する

  1. 上記の設定ファイルをテキスト エディターで開きます。

  2. "mcpServers": { ... }というJSONオブジェクトを探します。存在しない場合は作成する必要があるかもしれません（ファイル全体が有効なJSONであることを確認してください）。例えば、空のファイルは{"mcpServers": {}}のように記述される可能性があります。

  3. mcpServersオブジェクトの中括弧{}**内に、**以下の設定ブロックを追加します。既に他のサーバーがリストされている場合は、このブロックを貼り付ける前に、前のサーバーの閉じ括弧}の後にカンマ,を追加してください。

    // This is the unique identifier for this MCP server instance within your client's settings "vibe-coder-mcp": { // Specifies the command used to execute the server. Should be 'node' if Node.js is in your system's PATH "command": "node", // Provides the arguments to the 'command'. The primary argument is the absolute path to the compiled server entry point // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system. Use forward slashes (/) even on Windows !! "args": ["/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/build/index.js"], // Sets the current working directory for the server process when it runs // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system. Use forward slashes (/) even on Windows !! "cwd": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP", // Defines the communication transport protocol between the client and server "transport": "stdio", // Environment variables to be passed specifically to the Vibe Coder server process when it starts // API Keys should be in the .env file, NOT here "env": { // Absolute path to the LLM configuration file used by Vibe Coder // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system !! "LLM_CONFIG_PATH": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/llm_config.json", // Sets the logging level for the server "LOG_LEVEL": "debug", // Specifies the runtime environment "NODE_ENV": "production", // Directory where Vibe Coder tools will save their output files // !! IMPORTANT: Replace with the actual absolute path on YOUR system !! "VIBE_CODER_OUTPUT_DIR": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/VibeCoderOutput", // Directory that the code-map-generator tool is allowed to scan // This is a security boundary - the tool will not access files outside this directory "CODE_MAP_ALLOWED_DIR": "/Users/username/Documents/Dev Projects/Vibe-Coder-MCP/src" }, // A boolean flag to enable (false) or disable (true) this server configuration "disabled": false, // A list of tool names that the MCP client is allowed to execute automatically "autoApprove": [ "research", "generate-rules", "generate-user-stories", "generate-task-list", "generate-prd", "generate-fullstack-starter-kit", "refactor-code", "git-summary", "run-workflow", "map-codebase" ] }

  4. 重要： すべてのプレースホルダーパス（ /path/to/your/vibe-coder-mcp/...など）を、リポジトリをクローンしたシステム上の正しい絶対パスに置き換えてください。Windowsでもパスにはスラッシュ「 /を使用してください（例： C:/Users/YourName/Projects/vibe-coder-mcp/build/index.js ）。パスの誤りは、サーバーへの接続に失敗する最も一般的な原因です。

  5. 設定ファイルを保存します。

  6. 変更を有効にするには、AI アシスタント アプリケーション (Cursor、VS Code、Claude Desktop など)を完全に閉じて再起動します。

ステップ6: 構成をテストする

  1. AIアシスタントを起動する:

    • AI アシスタント アプリケーションを完全に再起動します。

  2. 簡単なコマンドをテストする:

    • 次のようなテストコマンドを入力します: Research modern JavaScript frameworks

  3. 適切な応答を確認する:

    • 正しく動作している場合は、調査の応答が返されるはずです。

    • そうでない場合は、以下のトラブルシューティングのセクションを確認してください。

プロジェクトアーキテクチャ

Vibe Coder MCP サーバーは、ツール レジストリ パターンを中心としたモジュラー アーキテクチャに従います。

flowchart TD subgraph Initialization Init[index.ts] --> Config[Load Configuration] Config --> Server[Create MCP Server] Server --> ToolReg[Register Tools] ToolReg --> InitEmbed[Initialize Embeddings] InitEmbed --> Ready[Server Ready] end subgraph Request_Flow Req[Client Request] --> ReqProc[Request Processor] ReqProc --> Route[Routing System] Route --> Execute[Tool Execution] Execute --> Response[Response to Client] end subgraph Routing_System ["Routing System (Hybrid Matcher)"] Route --> Semantic[Semantic Matcher] Semantic --> |High Confidence| Registry[Tool Registry] Semantic --> |Low Confidence| SeqThink[Sequential Thinking] SeqThink --> Registry end subgraph Tool_Execution Registry --> |Get Definition| Definition[Tool Definition] Definition --> |Validate Input| ZodSchema[Zod Validation] ZodSchema --> |Execute| Executor[Tool Executor] Executor --> |May Use| Helper[Utility Helpers] Helper --> |Research| Research[Research Helper] Helper --> |File Ops| File[File I/O] Helper --> |Embeddings| Embed[Embedding Helper] Helper --> |Git| Git[Git Helper] Executor --> ReturnResult[Return Result] end subgraph Error_Handling ReturnResult --> |Success| Success[Success Response] ReturnResult --> |Error| ErrorHandler[Error Handler] ErrorHandler --> CustomErr[Custom Error Types] CustomErr --> FormattedErr[Formatted Error Response] end Execute --> |Session State| State[Session State] State --> |Persists Between Calls| ReqProc

ディレクトリ構造

vibe-coder-mcp/ ├── .env # Environment configuration ├── mcp-config.json # Example MCP configuration ├── package.json # Project dependencies ├── README.md # This documentation ├── setup.bat # Windows setup script ├── setup.sh # macOS/Linux setup script ├── tsconfig.json # TypeScript configuration ├── vitest.config.ts # Vitest (testing) configuration ├── workflows.json # Workflow definitions ├── build/ # Compiled JavaScript (after build) ├── docs/ # Additional documentation ├── VibeCoderOutput/ # Tool output directory │ ├── research-manager/ │ ├── rules-generator/ │ ├── prd-generator/ │ ├── user-stories-generator/ │ ├── task-list-generator/ │ ├── fullstack-starter-kit-generator/ │ └── workflow-runner/ └── src/ # Source code ├── index.ts # Entry point ├── logger.ts # Logging configuration (Pino) ├── server.ts # MCP server setup ├── services/ # Core services │ ├── AIService.ts # AI model interaction (OpenRouter) │ ├── JobManager.ts # Manages async jobs │ └── ToolService.ts# Tool registration and routing ├── tools/ # MCP Tools │ ├── index.ts # Tool registration │ ├── sequential-thinking.ts # Fallback routing │ ├── fullstack-starter-kit-generator/ # Project gen │ ├── prd-generator/ # PRD creation │ ├── research-manager/ # Research tool │ ├── rules-generator/ # Rule generation │ ├── task-list-generator/ # Task list generation │ ├── user-stories-generator/ # User story generation │ └── workflow-runner/ # Workflow execution engine ├── types/ # TypeScript type definitions {{ ... }} ## Semantic Routing System Vibe Coder uses a sophisticated routing approach to select the right tool for each request: ```mermaid flowchart TD Start[Client Request] --> Process[Process Request] Process --> Hybrid[Hybrid Matcher] subgraph "Primary: Semantic Routing" Hybrid --> Semantic[Semantic Matcher] Semantic --> Embeddings[Query Embeddings] Embeddings --> Tools[Tool Embeddings] Tools --> Compare[Compare via Cosine Similarity] Compare --> Score[Score & Rank Tools] Score --> Confidence{High Confidence?} end Confidence -->|Yes| Registry[Tool Registry] subgraph "Fallback: Sequential Thinking" Confidence -->|No| Sequential[Sequential Thinking] Sequential --> LLM[LLM Analysis] LLM --> ThoughtChain[Thought Chain] ThoughtChain --> Extraction[Extract Tool Name] Extraction --> Registry end Registry --> Executor[Execute Tool] Executor --> Response[Return Response]

ツールレジストリパターン

ツール レジストリは、ツールの定義と実行を管理するための中心的なコンポーネントです。

flowchart TD subgraph "Tool Registration (at import)" Import[Import Tool] --> Register[Call registerTool] Register --> Store[Store in Registry Map] end subgraph "Tool Definition" Def[ToolDefinition] --> Name[Tool Name] Def --> Desc[Description] Def --> Schema[Zod Schema] Def --> Exec[Executor Function] end subgraph "Server Initialization" Init[server.ts] --> Import Init --> GetAll[getAllTools] GetAll --> Loop[Loop Through Tools] Loop --> McpReg[Register with MCP Server] end subgraph "Tool Execution" McpReg --> ExecTool[executeTool Function] ExecTool --> GetTool[Get Tool from Registry] GetTool --> Validate[Validate Input] Validate -->|Valid| ExecFunc[Run Executor Function] Validate -->|Invalid| ValidErr[Return Validation Error] ExecFunc -->|Success| SuccessResp[Return Success Response] ExecFunc -->|Error| HandleErr[Catch & Format Error] HandleErr --> ErrResp[Return Error Response] end

連続的な思考プロセス

Sequential Thinking メカニズムは、LLM ベースのフォールバック ルーティングを提供します。

flowchart TD Start[Start] --> Estimate[Estimate Number of Steps] Estimate --> Init[Initialize with System Prompt] Init --> First[Generate First Thought] First --> Context[Add to Context] Context --> Loop{Needs More Thoughts?} Loop -->|Yes| Next[Generate Next Thought] Next -->|Standard| AddStd[Add to Context] Next -->|Revision| Rev[Mark as Revision] Next -->|New Branch| Branch[Mark as Branch] Rev --> AddRev[Add to Context] Branch --> AddBranch[Add to Context] AddStd --> Loop AddRev --> Loop AddBranch --> Loop Loop -->|No| Extract[Extract Final Solution] Extract --> End[End With Tool Selection] subgraph "Error Handling" Next -->|Error| Retry[Retry with Simplified Request] Retry -->|Success| AddRetry[Add to Context] Retry -->|Failure| FallbackEx[Extract Partial Solution] AddRetry --> Loop FallbackEx --> End end

セッション状態管理

flowchart TD Start[Client Request] --> SessionID[Extract Session ID] SessionID --> Store{State Exists?} Store -->|Yes| Retrieve[Retrieve Previous State] Store -->|No| Create[Create New State] Retrieve --> Context[Add Context to Tool] Create --> NoContext[Execute Without Context] Context --> Execute[Execute Tool] NoContext --> Execute Execute --> SaveState[Update Session State] SaveState --> Response[Return Response to Client] subgraph "Session State Structure" State[SessionState] --> PrevCall[Previous Tool Call] State --> PrevResp[Previous Response] State --> Timestamp[Timestamp] end

ワークフロー実行エンジン

ワークフロー システムでは、複数のステップのシーケンスが可能になります。

flowchart TD Start[Client Request] --> Parse[Parse Workflow Request] Parse --> FindFlow[Find Workflow in workflows.json] FindFlow --> Steps[Extract Steps] Steps --> Loop[Process Each Step] Loop --> PrepInput[Prepare Step Input] PrepInput --> ExecuteTool[Execute Tool via Registry] ExecuteTool --> SaveOutput[Save Step Output] SaveOutput --> NextStep{More Steps?} NextStep -->|Yes| MapOutput[Map Output to Next Input] MapOutput --> Loop NextStep -->|No| FinalOutput[Prepare Final Output] FinalOutput --> End[Return Workflow Result] subgraph "Input/Output Mapping" MapOutput --> Direct[Direct Value] MapOutput --> Extract[Extract From Previous] MapOutput --> Transform[Transform Values] end

ワークフロー構成

ワークフローは、プロジェクトのルートディレクトリにあるworkflows.jsonファイルで定義されます。このファイルには、単一のコマンドで実行できるツール呼び出しのシーケンスが事前に定義されています。

ファイルの場所と構造

  • workflows.jsonファイルはプロジェクトのルートディレクトリ (package.json と同じレベル) に配置する必要があります。

  • ファイルは次の構造に従います。

    { "workflows": { "workflowName1": { "description": "Description of what this workflow does", "inputSchema": { "param1": "string", "param2": "string" }, "steps": [ { "id": "step1_id", "toolName": "tool-name", "params": { "param1": "{workflow.input.param1}" } }, { "id": "step2_id", "toolName": "another-tool", "params": { "paramA": "{workflow.input.param2}", "paramB": "{steps.step1_id.output.content[0].text}" } } ], "output": { "summary": "Workflow completed message", "details": ["Output line 1", "Output line 2"] } } } }

パラメータテンプレート

ワークフロー ステップ パラメータは、以下を参照できるテンプレート文字列をサポートします。

  • ワークフロー入力: {workflow.input.paramName}

  • 前のステップの出力: {steps.stepId.output.content[0].text}

ワークフローのトリガー

run-workflowツールを次のように使用します。

Run the newProjectSetup workflow with input {"productDescription": "A task manager app"}

詳細なツールドキュメント

src/tools/ディレクトリ内の各ツールには、それぞれにREADME.mdファイルという包括的なドキュメントが含まれています。これらのファイルの内容は以下のとおりです。

  • ツールの概要と目的

  • 入出力仕様

  • ワークフロー図（マーメイド）

  • 使用例

  • 使用されるシステムプロンプト

  • エラー処理の詳細

詳しい情報については、以下の個別の README を参照してください。

  • src/tools/fullstack-starter-kit-generator/README.md

  • src/tools/prd-generator/README.md

  • src/tools/research-manager/README.md

  • src/tools/rules-generator/README.md

  • src/tools/task-list-generator/README.md

  • src/tools/user-stories-generator/README.md

  • src/tools/workflow-runner/README.md

  • src/tools/code-map-generator/README.md

ツールカテゴリ

分析および情報ツール

  • コード マップ ジェネレーター ( : コードベースをスキャンしてセマンティック情報 (クラス、関数、コメント) を抽出し、Mermaid ダイアグラムを含む人間が判読可能な Markdown マップ、またはインポート用の絶対ファイル パスと拡張クラス プロパティ情報を含む構造化 JSON 表現を生成します。

  • リサーチ マネージャー ( : Perplexity Sonar を使用して技術的なトピックに関する詳細な調査を実行し、要約とソースを提供します。

計画およびドキュメントツール

  • **ルール ジェネレーター ( generate-rules ):**プロジェクト固有の開発ルールとガイドラインを作成します。

  • **PRD ジェネレーター ( generate-prd ):**包括的な製品要件ドキュメントを生成します。

  • **ユーザー ストーリー ジェネレーター ( generate-user-stories ):**受け入れ基準を備えた詳細なユーザー ストーリーを作成します。

  • **タスク リスト ジェネレーター ( generate-task-list ):**依存関係を持つ構造化された開発タスク リストを構築します。

プロジェクトスキャフォールディングツール

  • **フルスタック スターター キット ジェネレーター ( generate-fullstack-starter-kit ):**基本的なセットアップ スクリプトと構成を含む、指定されたフロントエンド/バックエンド テクノロジーを使用してカスタマイズされたプロジェクト スターター キットを作成します。

ワークフローとオーケストレーション

  • **ワークフロー ランナー ( run-workflow ):**一般的な開発タスクに対して事前定義された一連のツール呼び出しを実行します。

生成されたファイルの保存

デフォルトでは、ジェネレータツールからの出力は、履歴参照のためにプロジェクト内のVibeCoderOutput/ディレクトリに保存されます。この場所は、 .envファイルまたはAIアシスタント設定でVIBE_CODER_OUTPUT_DIR環境変数を設定することで上書きできます。

読み取りおよび書き込み操作のセキュリティ境界

セキュリティ上の理由から、Vibe Coder MCP ツールは読み取り操作と書き込み操作に対して個別のセキュリティ境界を維持します。

  • 読み取り操作：コードマップジェネレータなどのツールは、 CODE_MAP_ALLOWED_DIR環境変数で明示的に許可されたディレクトリからのみ読み取ります。これにより明確なセキュリティ境界が設定され、許可されたディレクトリ外のファイルへの不正アクセスを防止します。

  • 書き込み操作：すべての出力ファイルはVIBE_CODER_OUTPUT_DIRディレクトリ（またはそのサブディレクトリ）に書き込まれます。この分離により、ツールは指定された出力場所にのみ書き込みを行うため、ソースコードが誤って変更されるのを防ぎます。

構造の例（デフォルトの場所）:

VibeCoderOutput/ ├── research-manager/ # Research reports │ └── TIMESTAMP-QUERY-research.md ├── rules-generator/ # Development rules │ └── TIMESTAMP-PROJECT-rules.md ├── prd-generator/ # PRDs │ └── TIMESTAMP-PROJECT-prd.md ├── user-stories-generator/ # User stories │ └── TIMESTAMP-PROJECT-user-stories.md ├── task-list-generator/ # Task lists │ └── TIMESTAMP-PROJECT-task-list.md ├── fullstack-starter-kit-generator/ # Project templates │ └── TIMESTAMP-PROJECT/ ├── code-map-generator/ # Code maps and diagrams │ └── TIMESTAMP-code-map/ └── workflow-runner/ # Workflow outputs └── TIMESTAMP-WORKFLOW/

使用例

接続された AI アシスタントを介してツールを操作します。

  • 調査: Research modern JavaScript frameworks

  • ルールの生成: Create development rules for a mobile banking application

  • PRD の生成: Generate a PRD for a task management application

  • ユーザーストーリーを生成する: Generate user stories for an e-commerce website

  • タスクリストの生成: Create a task list for a weather app based on [user stories]

  • シーケンシャルシンキング： Think through the architecture for a microservices-based e-commerce platform

  • フルスタックスターターキット: Create a starter kit for a React/Node.js blog application with user authentication

  • ワークフローの実行: Run workflow newProjectSetup with input { "projectName": "my-new-app", "description": "A simple task manager" }

  • コードベースのマップ: Generate a code map for the current project ( map-codebase path="./src" 、または、 Generate a JSON representation of the codebase structure with output_format="json"

ローカルで実行（オプション）

主な用途は AI アシスタントとの統合 (stdio を使用) ですが、テストのためにサーバーを直接実行することもできます。

実行モード

  • プロダクションモード（Stdio）：

    npm start

    • ログは stderr に出力されます (AI アシスタントの起動を模倣します)

    • NODE_ENV=production を使用する

  • 開発モード (Stdio、Pretty Logs):

    npm run dev

    • ログはきれいなフォーマットで標準出力に出力されます

    • nodemonとpino-pretty必要です

    • NODE_ENV=development を使用する

  • SSE モード (HTTP インターフェース):

    # Production mode over HTTP npm run start:sse # Development mode over HTTP npm run dev:sse

    • stdioの代わりにHTTPを使用する

    • .env の PORT で設定 (デフォルト: 3000)

    • http://localhost:3000にアクセスします

詳細なトラブルシューティング

接続の問題

AIアシスタントでMCPサーバーが検出されない

  1. 構成パスを確認します:

    • args配列の絶対パスが正しいことを確認します

    • Windowsでもすべてのスラッシュがスラッシュ/であることを確認してください

    • Node がそれを見つけられるかどうかをテストするには、直接node <path-to-build/index.js>を実行します。

  2. 構成形式を確認してください:

    • JSONが構文エラーなしで有効であることを確認する

    • プロパティ間のカンマが正しいことを確認してください

    • mcpServersオブジェクトにサーバーが含まれていることを確認します

  3. アシスタントを再起動します。

    • アプリケーションを完全に閉じる（最小化ではなく）

    • もう一度開いてお試しください

サーバーは起動するがツールが動作しない

  1. 無効フラグをチェック:

    • "disabled": falseに設定されていることを確認する

    • JSONは//コメントをサポートしていないため、削除してください。

  2. autoApprove配列を検証します:

    • autoApprove配列内のツール名が完全に一致していることを確認します

    • ハイブリッドルーティングを使用している場合は、配列に"process-request"を追加してみてください。

APIキーの問題

  1. OpenRouter の主な問題:

    • キーが正しくコピーされたことを再確認する

    • OpenRouterダッシュボードでキーがアクティブであることを確認します

    • 十分なクレジットがあるか確認してください

  2. 環境変数の問題:

    • 両方でキーが正しいことを確認します。

      • .envファイル (ローカル実行用)

      • AIアシスタントの設定envブロック

パスと権限の問題

  1. ビルドディレクトリが見つかりません:

    • npm run build実行してビルドディレクトリが存在することを確認します。

    • ビルド出力が別のディレクトリに送られるかどうかを確認します（tsconfig.json を確認します）

  2. ファイル権限エラー:

    • ユーザーが workflow-agent-files ディレクトリへの書き込み権限を持っていることを確認します。

    • Unixシステムでは、build/index.jsに実行権限があるか確認する

ログデバッグ

  1. ローカル実行の場合:

    • コンソール出力でエラーメッセージを確認します

    • .envファイルでLOG_LEVEL=debug指定して実行してみてください

  2. AIアシスタント実行の場合:

    • env設定で"NODE_ENV": "production"に設定する

    • アシスタントにログコンソールまたは出力ウィンドウがあるかどうかを確認します

ツール固有の問題

  1. セマンティックルーティングが機能しない:

    • 最初の実行では埋め込みモデルがダウンロードされる可能性があります - ダウンロードメッセージを確認してください

    • ツール名を明記したより明確なリクエストを試してください

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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