Vibe-Coder MCP 服务器

一个实现结构化开发工作流程的模型上下文协议（MCP）服务器，用于基于 LLM 的编码。

概述

此 MCP 服务器通过提供以下功能帮助 LLM 构建特性：

• 结构化的特性澄清过程，带有引导式问题
• 生成产品需求文档 (PRD) 和实现计划
• 分阶段开发，任务跟踪
• 进度跟踪和状态报告
• 文档存储和检索能力

功能

资源

• 特性详细信息、PRDs 和实现计划
• 进度报告和状态跟踪
• 阶段和任务详细信息

工具

• start_feature_clarification - 开始特性澄清过程
• provide_clarification - 回答关于特性的澄清问题
• generate_prd - 生成产品需求文档和实现计划
• create_phase - 为特性创建开发阶段
• add_task - 向开发阶段添加任务
• update_phase_status - 更新阶段的状态
• update_task_status - 更新任务的完成状态
• get_next_phase_action - 获取下一步行动的指导
• get_document_path - 获取生成文档的路径
• save_document - 将文档保存到特定位置

提示

• feature-planning - 用于计划特性开发的提示模板

文档存储

该服务器包含一个混合式文档存储系统，具有以下功能：

1. 自动将生成的文档（PRD、实现计划）保存到文件中
2. 维持内存中的副本以快速访问
3. 允许客户端检索文档路径并保存到自定义位置

默认存储位置

文档默认存储在 documents/{featureId}/ 目录下，文件名基于文档类型：

• documents/{featureId}/prd.md - 产品需求文档
• documents/{featureId}/implementation-plan.md - 实现计划

自定义存储

您可以使用 save_document 工具将文档保存到自定义位置：

{
  "featureId": "feature-123",
  "documentType": "prd",
  "filePath": "/custom/path/feature-123-prd.md"
}

路径检索

要获取文档的路径，请使用 get_document_path 工具：

{
  "featureId": "feature-123",
  "documentType": "prd"
}

这将返回路径以及文档是否已保存到磁盘。

开发

安装依赖：

npm install

构建服务器：

npm run build

使用自动重建进行开发：

npm run watch

安装

与兼容的 MCP 客户端一起使用：

在 MacOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%

{
  "mcpServers": {
    "vibe-coder-mcp": {
      "command": "/path/to/vibe-coder-mcp/build/mcp-server.js"
    }
  }
}

调试

由于 MCP 服务器通过标准输入输出进行通信，调试可能会比较困难。我们推荐使用 MCP Inspector，它作为一个包脚本提供：

npm run inspector

Inspector 将提供一个访问调试工具的 URL，在您的浏览器中打开。

实现说明

该服务器使用 Model Context Protocol TypeScript SDK 中的高级 McpServer 类实现，简化了创建 MCP 服务器的过程，提供了干净的 API 来定义资源、工具和提示。

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

// 创建一个 MCP 服务器
const server = new McpServer({
  name: "Vibe-Coder",
  version: "0.3.0"
});

// 添加资源
server.resource(
  "features-list",
  "features://list",
  (request) => {
    // 处理请求的逻辑
  }
);

// 添加工具
server.tool(
  "generate_prd",
  (request) => {
    // 生成 PRD 的逻辑
  }
);

// 添加提示
server.prompt(
  "feature-planning",
  (request) => {
    // 处理提示的逻辑
  }
);

完成

通过以上步骤，您可以设置一个功能齐全的 MCP 服务器来辅助基于 LLM 的编码开发。