Windsurf Tools

🚀 🤖 AI開発アシスタントMCPサーバー

このAI駆動の開発ツールキットは、CursorのModel Context Protocol (MCP) サーバーとして設計されています！このプロジェクトは、カスタムAIツールを通じて、スマートなコーディング支援を提供します。

⚠️ 重要提示

これは主にローカル開発と学習を目的としたチュートリアルデモプロジェクトであり、本番環境での使用を想定したものではありません。

✨ 主な機能

🎨 コードアーキテクト

高度な推論LLMを呼び出して、コーディングエージェント用の計画と命令を生成します。

📸 スクリーンショットヘルパー

UIデザインのスクリーンショットをキャプチャし、コンポーザーエージェントと一緒に使用します。

🔍 コードレビュー

git差分をトリガーとしてコードレビューを行います。

📄 単一ファイル読み取り & 複数ファイル読み取り

単一ファイルの読み取りはデータ解析の効率を倍増させ、複数ファイルの読み取りはデータの一括処理に便利です。

🚀 クイックスタート

1. 環境設定

まず、環境変数を設定する必要があります。src/env/keys.tsに以下の内容のファイルを作成します。

export const OPENAI_API_KEY = "your_key_here";
// 他に必要なキーを追加

⚠️ 重要提示

本番環境ではAPIキーをソースコードに直接保存することは推奨されません。これはローカル開発と学習目的のみです。また、Cursor MCPインターフェイスで直接環境変数を設定することもできます。

2. インストール

npm install
# または
yarn install

3. サーバーのビルド

npm run build

4. Windsurfチャットを開き、MCPを設定する

このプロジェクトはCursorのMCPサーバーとして設計されています。設定方法は以下の通りです。

1. システム上でWindsurfを開きます。
2. 「チャット」セクションに移動します。
3. + 設定MCPをクリックします（これにより、新しいMCPサーバーを追加できます）。
4. 以下のJSON設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "D:\\mpc-server\\build\\index.js"
      ]
    }
  }
}

📘 使用建议

プロジェクトのビルドインデックス.jsファイルの完全パスを使用する必要がある場合があります。

サーバーを追加した後、「利用可能なツール」の下にツールが表示されるはずです。表示されない場合は、MCPサーバーセクションの右上にある更新ボタンをクリックしてみてください。 詳細な設定については、Windsurf MCPドキュメントを参照してください。

🛠️ ツールの使用

設定が完了したら、Cursorのコンポーザーで直接これらのツールを使用できます。AIは自動的に関連するツールの使用を提案するか、またはツールの名前や説明を明示的に要求することができます。 例えば、コンポーザーで以下のように入力してみてください。

• "このコードのベストプラクティスをレビューして"
• "新しい機能のアーキテクチャを支援して"
• "このUIスクリーンショットを分析して"
• "単一ファイルを読み取り & 複数ファイルを読み取り"

エージェントは、いずれかのツールを呼び出す前にあなたの承認を求めます。

📘 使用建议

.cursorrulesファイルを更新して、特定のシナリオでツールを使用する説明を追加すると、エージェントが自動的にツールを使用します。

📁 プロジェクト構造

src/
├── tools/
│   ├── architect.ts    # コード構造生成ツール
│   ├── screenshot.ts   # スクリーンショット分析ツール
│   ├── fileReader.ts  # ファイル読み取りツール（単一/複数）
│   └── codeReview.ts   # コードレビューツール
├── env/
│   └── keys.ts         # 環境設定（ここにAPIキーを追加！）
└── index.ts           # エントリーポイント