MCP Server Neurolora P

🚀 MCP サーバ NeuroLORA 説明ドキュメント

このドキュメントは、MCP サーバ NeuroLORA の機能、インストール方法、テスト情報などについて説明しています。

🚀 クイックスタート

MCP サーバ NeuroLORA を使用することで、MCP プロトコルをサポートし、開発者モードでの操作や、効率的なファイル管理が可能になります。

✨ 主な機能

• MCP プロトコルサポート：標準入出力を通じてプロトコルを伝送して実行します。
• 開発者モード：JSON - RPC ターミナルインターフェースを提供します。
• ファイル保存構造：
  • プロジェクトのルートディレクトリに .neurolora シンボリックリンクを作成し、ドキュメントディレクトリを指します。
  • 複数のプロジェクトをサポートし、ファイルの整理と迅速なアクセスを保証します。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンします。
2. 仮想環境を作成してアクティブ化します：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Unix システム
# または
.venv\Scripts\activate  # Windows システム

3. 開発依存関係をインストールします：

pip install -e ".[dev]"

4. サーバを起動します：
   • 標準モード（MCP サービス、標準入出力伝送）：

     python -m mcp_server_neurolorap
     

   • 開発者モード（JSON - RPC ターミナルインターフェース）：

     python -m mcp_server_neurolorap --dev
     

📚 ドキュメント

テスト情報

• 自動化テストスイートは 80% 以上のコードカバレッジを含んでいます。
• Python 3.10、3.11、3.12 でテストを実行します。
• GitHub Actions を通じて継続的インテグレーションが実現されています。
• 定期的にセキュリティスキャンと依存関係チェックを行います。

コード品質

このプロジェクトでは、以下のツールを使用してコード品質を確保しています：

# コードを整形する
black .

# インポートを並べ替える
isort .

# コードチェック
flake8 .

# 型チェック
mypy src tests

# セキュリティチェック
bandit -r src/
safety check

CI/CD パイプライン

このプロジェクトでは、GitHub Actions を使用して継続的インテグレーションとデプロイを行っています：

• Python 3.10、3.11、3.12 でテストを実行します。
• コードのフォーマットとスタイルをチェックします。
• 型チェックを実行します。
• セキュリティスキャンを実行します。
• カバレッジレポートを生成します。
• パッケージをビルドして検証します。
• テストアーティファクトをアップロードします。

貢献ガイド

貢献を歓迎します！詳細な説明は CONTRIBUTING.md を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。