🚀 MCP 本地开发

让 AI 处理您的本地开发环境，而您则专注于构建令人惊叹的事物！

✨这是什么？

本地开发环境管理器，可让 LLM 为您配置和管理开发环境。专为 AI 助手构建，可自动处理环境设置、依赖项管理和测试。

Related MCP server: MCP Frontend Testing Server

🏃 快速入门

1. 从MCP 快速入门指南安装 Claude Desktop

2. 将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置中：

3. 将 Claude 指向任何 GitHub 存储库并要求其设置开发环境！

4. 让它运行测试并报告覆盖范围！

5. 如果完成了，就进行讨论、探究或清理！

🎯 核心功能

测试运行器

• 🧪 pytest 覆盖率报告

• ⚡️ Vitest 覆盖 V8

• 🃏 Jest 具有详细的覆盖率指标

• 🔬 具有覆盖率支持的单元测试

运行时支持

• 🐍 带有 UV 包管理的 Python

• 📦 使用 NPM 的 Node.js

• ⚡️ Bun 运行时和包管理器

环境管理

• 🏗️ 自动运行时检测

• 📦智能包管理器选择

• 🔒 沙盒环境

• 🧹 自动清理

• 🔄 GitHub 存储库支持

• 📂 本地项目支持

开发者体验

• 🎯 无需配置

• 📊 结构化 JSON 日志记录

• 🔍 详细的测试覆盖率指标

• 🛡️ 每个项目都有独立的环境

💫 引擎盖下

• MCP 服务器规范：完全符合全面测试覆盖

• 路径隔离：每个环境都整齐地包含

• 系统集成：使用您安装的运行时（Python、Node.js、Bun）

• 包管理：为每个运行时自动选择最快的可用包管理器

• 网络访问：包管理的完全连接

• 进程处理：本机系统进程以实现最大速度

🌟 幕后花絮

开发涉及多个模型的严格测试：

• 🏆 Claude 3.5 十四行诗：粉碎它

• 💪 DeepSeek V3：表现强劲

• 👎 O1：不太好，鲍勃

🚀 关键要点

该项目展示了人工智能辅助开发的巨大潜力：

• 🏃‍♂️ 闪电般快速的原型设计

• 🎯 最后的 15% 才是真正的工作

• 📚 现实世界人工智能开发模式的绝佳范例

💭 关于人工智能与发展的说明

作为一名在软件开发领域深耕多年的资深人士，我认为这个项目的亮点不仅仅在于自动化，更在于我们与开发环境交互方式的转变。其价值不在于取代人类开发者，而在于减少认知开销。当人工智能负责环境的设置和维护时，开发者可以更加专注于架构和设计决策。

这个项目表明，人工智能不仅仅是生成代码，更是管理复杂性。通过处理开发环境设置的机械环节，我们可以释放更多精力，用于真正需要人类洞察力的创意和架构挑战。

🙏 非常感谢

• UV——速度恶魔 Python 包安装程序

• Aider - 你的AI结对编程伙伴

• Anthropic - 感谢 Claude 为开发提供的帮助

• Helix Editor - 最佳的模态编辑

📄 许可证

麻省理工学院