Ssd Ai

🚀 SSD - AI

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づいたAI開発アシスタントで、自然言語キーワード認識を通じて36の専用ツールを提供し、開発者が直感的に複雑なタスクを実行できるよう支援します。

🚀 クイックスタート

SSD - AIは、モデルコンテキストプロトコル（MCP） 標準を実装したAI開発アシスタントです。自然言語キーワード認識を通じて36の専用ツールを提供し、開発者が複雑なタスクを直感的に実行できるよう支援します。

✨ 主な機能

1. メモリ管理システム

セッション間でコンテキストを維持するための10のツールです。

• インテリジェントストレージ：情報をカテゴリ別に分類し、優先度を管理します。
• コンテキスト圧縮：優先度に基づくコンテキスト圧縮システムです。
• セッション復元：以前の作業状態を完全に再現します。
• SQLiteベース：同時制御、インデックス、トランザクションをサポートします。

主要ツール：

• save_memory - 情報を長期メモリに保存します。
• recall_memory - 保存された情報を検索します。
• auto_save_context - コンテキストを自動保存します。
• restore_session_context - セッションを復元します。
• prioritize_memory - メモリの優先度を管理します。

2. セマンティックコード分析

ASTベースのコード分析とナビゲーションツールです。

• シンボル検索：プロジェクト全体で関数、クラス、変数の位置を特定します。
• 参照追跡：特定のシンボルのすべての使用箇所を追跡します。
• 多言語対応：TypeScript、JavaScript、Pythonをサポートします。
• プロジェクトキャッシュ：LRUキャッシュを通じてパフォーマンスを最適化します。

主要ツール：

• find_symbol - シンボルの定義を検索します。
• find_references - シンボルの参照を検索します。

3. コード品質分析

包括的なコードメトリクスと品質評価を行います。

• 複雑度分析：循環的、認知的、ハルステッドのメトリクスを分析します。
• 結合度/凝集度：構造的な健全性を評価します。
• 品質スコア：A - Fのグレードシステムで評価します。
• 改善提案：実行可能なリファクタリングの提案を行います。

主要ツール：

• analyze_complexity - 複雑度メトリクスを分析します。
• validate_code_quality - コード品質を評価します。
• check_coupling_cohesion - 結合度/凝集度を分析します。
• suggest_improvements - 改善提案を行います。
• apply_quality_rules - 品質ルールを適用します。
• get_coding_guide - コーディングガイドを参照します。

4. プロジェクト計画ツール

体系的な要件分析とロードマップ生成を行います。

• PRD生成：自動的に製品要件文書を作成します。
• ユーザーストーリー：受け入れ基準を含むストーリーを作成します。
• MoSCoW分析：要件の優先順位を決定します。
• ロードマップ作成：段階的な開発スケジュールを計画します。

主要ツール：

• generate_prd - 製品要件文書を生成します。
• create_user_stories - ユーザーストーリーを作成します。
• analyze_requirements - 要件を分析します。
• feature_roadmap - 機能ロードマップを作成します。

5. 逐次思考ツール

構造化された問題解決と意思決定をサポートします。

• 問題分解：複雑な問題を段階的に分解します。
• 思考チェーン：逐次的な推論プロセスを生成します。
• 複数の視点：分析的、創造的、体系的、批判的思考をサポートします。
• 実行計画：タスクを実行可能な計画に変換します。

主要ツール：

• create_thinking_chain - 思考チェーンを作成します。
• analyze_problem - 問題を分析します。
• step_by_step_analysis - 段階的な分析を行います。
• break_down_problem - 問題を分解します。
• think_aloud_process - 思考プロセスを表現します。
• format_as_plan - 計画を整形します。

6. プロンプトエンジニアリング

プロンプトの品質向上と最適化を行います。

• 自動強化：曖昧な要求を具体的なものに変換します。
• 品質評価：明瞭性、具体性、文脈性をスコアリングします。
• 構造化：目標、背景、要件、品質基準を設定します。

主要ツール：

• enhance_prompt - プロンプトを強化します。
• analyze_prompt - プロンプトの品質を分析します。

7. ブラウザ自動化

Webベースのデバッグとテストを行います。

• コンソール監視：ブラウザのコンソールログをキャプチャします。
• ネットワーク分析：HTTPリクエスト/レスポンスを追跡します。
• クロスプラットフォーム：Chrome、Edge、Braveをサポートします。

主要ツール：

• monitor_console_logs - コンソールログを監視します。
• inspect_network_requests - ネットワークリクエストを分析します。

8. UIプレビュー

コーディング前のUIレイアウトを可視化します。

• ASCIIアート：6種類のレイアウトタイプをサポートします。
• レスポンシブプレビュー：デスクトップ/モバイルビューを提供します。
• 事前承認：コーディング前に構造を確認できます。

主要ツール：

• preview_ui_ascii - ASCII形式でUIをプレビューします。

9. 時間ユーティリティ

様々な形式の時間を問い合わせます。

主要ツール：

• get_current_time - 現在の時間を問い合わせます（ISO、UTC、タイムゾーンなど）。

10. タスクとページネーションのサポート

長時間実行される操作と大規模データ処理をサポートします。

• タスク：MCP 2025 - 11 - 25の実験的機能で、長時間実行されるタスクを管理します。
• ページネーション：カーソルベースのページネーションで大規模データセットを処理します。
• 非同期操作：複雑な分析タスクをバックグラウンドで実行します。
• ステータス追跡：タスクの進行状況をリアルタイムで監視します。

タスク対応ツール：

• find_symbol, find_references（セマンティック分析）
• analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements（コード品質）
• analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd（プロジェクト計画）
• apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini（推論とプロンプト）

📦 インストール

システム要件

• Node.js 18.0以上
• TypeScript 5.0以上
• MCP互換クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）
• Python 3.x（Pythonコード分析用）

インストール方法

NPMパッケージ

# グローバルインストール
npm install -g @ssdeanx/ssd-ai

# ローカルインストール
npm install @ssdeanx/ssd-ai

Smitheryプラットフォーム

# ワンクリックインストール
https://smithery.ai/server/@su-record/hi-ai

MCPクライアントの設定

Claude Desktopまたはその他のMCPクライアントの設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "hi-ai": {
      "command": "hi-ai",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

📚 ドキュメント

バージョン1.6.0の更新内容 (2025-01-27)

タスクサポート（実験的MCP機能）

長時間実行タスクの管理

• MCP 2025 - 11 - 25のタスク仕様を実装しました。
• 複雑な分析タスクをバックグラウンドで実行します。
• タスクのステータスをリアルタイムで追跡および監視します。
• TTLベースの自動クリーンアップ（デフォルト5分、最大1時間）

タスクAPI

• tasks/get - タスクのステータスを問い合わせます。
• tasks/result - タスクの結果を問い合わせます（完了するまで待機）。
• tasks/list - すべてのタスクをリスト表示します（ページネーション付き）。
• tasks/cancel - 実行中のタスクをキャンセルします。
• notifications/tasks/status - ステータスの変更通知

タスク対応ツール（11個のツール）

• セマンティック分析：find_symbol, find_references
• コード品質：analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements
• プロジェクト計画：analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd
• 推論/プロンプト：apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini

ページネーションサポート

カーソルベースのページネーション

• MCP仕様に準拠したカーソルベースの実装です。
• 大規模なリストを効率的に処理します。
• 不透明なカーソルによるセキュリティの強化

サポートされるリスト操作

• tools/list - ツールリスト（デフォルト20件）
• resources/list - リソースリスト
• prompts/list - プロンプトリスト
• tasks/list - タスクリスト

統合効果

• 非同期操作のサポート：複雑な分析をバックグラウンドで実行します。
• 大規模データ処理：ページネーションによるメモリ効率の向上
• リアルタイム監視：タスクの進行状況を追跡します。
• ユーザー体験の向上：長時間の操作中に他のタスクを実行できます。

ツールカタログ

全ツール一覧（36個のツール）

タスク対応ツール（11個のツール）

以下のツールは、タスクを通じて長時間実行される操作をサポートしています。

• セマンティック分析：find_symbol, find_references
• コード品質：analyze_complexity, check_coupling_cohesion, validate_code_quality, suggest_improvements
• プロジェクト計画：analyze_requirements, feature_roadmap, generate_prd
• 推論/プロンプト：apply_reasoning_framework, enhance_prompt_gemini

キーワードマッピング例

メモリツール

コード分析ツール

タスクツール

アーキテクチャ

システム構造

graph TB
    subgraph "クライアント層"
        A[Claude Desktop / Cursor / Windsurf]
    end

    subgraph "MCPサーバー"
        B[Hi - AI v1.6.0]
    end

    subgraph "コアライブラリ"
        C1[MemoryManager]
        C2[ContextCompressor]
        C3[ProjectCache]
        C4[PythonParser]
        C5[TaskManager]
    end

    subgraph "ツールカテゴリ"
        D1[メモリツール x10]
        D2[セマンティックツール x2]
        D3[思考ツール x6]
        D4[品質ツール x6]
        D5[計画ツール x4]
        D6[プロンプトツール x2]
        D7[ブラウザツール x2]
        D8[UIツール x1]
        D9[時間ツール x1]
        D10[タスクサポート]
    end

    subgraph "データ層"
        E1[(SQLiteデータベース)]
        E2[プロジェクトファイル]
        E3[タスクストア]
    end

    A <--> B
    B --> C1 & C2 & C3 & C4 & C5
    B --> D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10
    C1 --> E1
    C3 --> E2
    C4 --> E2
    C5 --> E3
    D1 --> C1 & C2
    D2 --> C3 & C4
    D4 --> C4
    D10 --> C5

コアコンポーネント

TaskManager

• 役割：長時間実行されるタスクのライフサイクル管理
• 機能：タスクの作成、ステータス追跡、結果の保存、TTL管理
• 状態：working, input_required, completed, failed, cancelled
• 通知：リアルタイムのステータス変更通知

ページネーションシステム

• 役割：大規模なリストデータを効率的に処理
• 方法：カーソルベースのページネーション
• セキュリティ：不透明なカーソルによりデータの露出を防止

データフロー

ユーザー入力（自然言語）
    ↓
キーワードマッチング（ツール選択）
    ↓
タスクサポートチェック
    ↓
通常実行またはタスク作成
    ↓
非同期実行（タスク）
    ↓
ステータスポーリングまたはリアルタイム通知
    ↓
結果返却

パフォーマンス

主要な最適化

プロジェクトキャッシュ

• LRUキャッシュを通じて繰り返しの分析のパフォーマンスを向上させます。
• 5分のTTLで最新の状態を維持します。
• メモリ制限によるリソース管理

メモリ操作

• SQLiteトランザクションによるバッチ操作の最適化
• 時間計算量の改善：O(n²) → O(n)
• インデックスによる高速な検索

タスクの最適化

• バックグラウンド実行によるUIの応答性の向上
• TTLベースの自動クリーンアップによるメモリリークの防止
• ステータスベースのポーリングによる効率的な監視

レスポンス形式

• 簡潔なレスポンス形式に切り替えます。
• コア情報に重点を置いた出力

v1.5.0のレスポンス例：

{
  "action": "save_memory",
  "key": "test-key",
  "value": "test-value",
  "category": "general",
  "timestamp": "2025-01-16T12:34:56.789Z",
  "status": "success",
  "metadata": { ... }
}

v1.6.0のレスポンス例：

✓ Saved: test-key
Category: general

開発ガイド

環境設定

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/ssdeanx/ssd-ai.git
cd ssd-ai

# 依存関係をインストール
npm install

# ビルド
npm run build

# 開発モード
npm run dev

テスト

# すべてのテストを実行
npm test

# ウォッチモード
npm run test:watch

# UIモード
npm run test:ui

# カバレッジレポート
npm run test:coverage

コードスタイル

• TypeScript：strictモード
• 型：src/types/tool.tsを使用
• テスト：100%のカバレッジを維持
• コミット：Conventional Commits形式

新しいツールの追加

1. src/tools/category/ディレクトリにファイルを作成します。
2. ToolDefinitionインターフェースを実装します。
3. src/index.tsにツールを登録します。
4. tests/unit/ディレクトリにテストを書きます。
5. READMEを更新します。

プルリクエスト

1. 機能ブランチを作成します：feature/tool-name
2. テストを書き、合格させます。
3. ビルドが成功することを確認します。
4. プルリクエストを作成し、レビューを依頼します。

📄 ライセンス

MITライセンス - 自由に使用、変更、配布できます。

引用

このプロジェクトを研究または商用目的で使用する場合は、以下のように引用してください。

@software{hi-ai2024,
  author = {ssdeanx},
  title = {Hi - AI: Natural Language MCP Server for AI - Assisted Development},
  year = {2024},
  version = {1.6.0},
  url = {https://github.com/su-record/hi-ai}
}