Flutter MCP Server

🚀 Flutter MCP サーバー

Flutter MCP サーバー は、Dart と Flutter エコシステムにおける Model Context Protocol (MCP) のオープンソース実装です。このサーバーは、AI アシスタント、開発ツール、自動化ワークフロー間の架け橋として機能し、安全でプログラム可能かつコンテキストを考慮した方法で、Dart と Flutter の開発タスクを自動化します。

⚠️ 重要提示

Smithery のクラウドデプロイはまだ完了していません。この MCP サーバーは現在、ローカルでの使用のみをサポートしています。Smithery の統合とレジストリリスト機能はまだ利用できません。

🚀 クイックスタート

この Flutter MCP サーバーを使うことで、Dart と Flutter の開発タスクを自動化し、AI との連携を強化することができます。以下に、サーバーの概要、機能、解決する問題、機能の完全性、インストール方法、設定方法、使用例などを説明します。

✨ 主な機能

この MCP サーバーの機能

• Dart & Flutter SDK ツールの公開：（analyze, format, fix, create, run, test）をプログラム可能なエンドポイントとして公開し、AI エージェント、スクリプト、またはリモートクライアントが MCP プロトコルを通じてこれらのツールを呼び出せるようにします。
• 統一 API の提供：コード分析、フォーマット、プロジェクト構築、テスト実行などの操作を、リモートで安全に行うための統一 API を提供します。
• 環境変数の安全な管理：ベストプラクティスを用いて環境変数を管理し、シークレットや設定が外部に漏れないようにします。
• リソースエンドポイントのサポート：ドキュメント検索、ニュース、コミュニティのサンプルなどのリソースエンドポイントをサポートし、AI クライアントが Dart/Flutter プロジェクトに関連する情報を簡単に取得できるようにします。
• プラットフォームとの統合設計：Smithery などのプラットフォームとの統合を想定して設計されていますが、Docker 互換環境でのローカル実行やデプロイも可能です。

解決する問題

• AI とコード間のギャップを埋める：AI 駆動のツール（コードアシスタント、チャットボット、CI エージェントなど）が実際の Dart/Flutter プロジェクトとやり取りできるようにし、ツールを呼び出してコンテキストを考慮したプログラム操作を行えるようにします。
• 繰り返し作業の自動化：開発者やチームが、統一された安全なインターフェースを通じて、コードフォーマット、分析、テスト、プロジェクト作成などの作業を自動化できます。
• ツール呼び出しの標準化：カスタムスクリプトや手動のツール実行を不要にし、すべての機能を一貫した、発見可能な API を通じて公開します。
• リモートとクラウドワークフローのサポート：CI/CD、クラウドプラットフォーム、AI 駆動の開発パイプラインでのデプロイをサポートします。
• ベストプラクティスの促進：環境変数を使ってシークレットを処理し、コンテナ化されたデプロイをサポートし、プロトコルと API の設計においてオープンスタンダードに従います。

機能の完全性

• ツールエンドポイント：analyze、format、fix、create、run、test などの Dart と Flutter ツールの呼び出しをサポートします。
• リソース管理：ドキュメント、サンプルコード、ニュースなどのリソースのアクセスと検索をサポートします。
• 環境変数のサポート：環境変数を使ってサーバーの動作と機能を設定できます。
• 拡張性：特定のプロジェクトのニーズに合わせて、カスタムプラグインや拡張をサポートします。

📦 インストール

ローカルインストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/your-repository/flutter-mcp-server.git
cd flutter-mcp-server

2. 仮想環境を作成（推奨）し、依存関係をインストールします。

python -m venv env
source env/bin/activate  # Windows では `env\Scripts\activate` を使用
pip install -r requirements.txt

3. サーバーを起動します。

python server.py

デプロイ（Smithery）

1. プロジェクトリポジトリを Smithery アカウントに関連付けます。
2. コードの変更をプッシュしてビルドをトリガーします。
3. Smithery のインターフェースで環境変数とデプロイパラメータを設定します。
4. Smithery が提供する Playground または互換性のあるクライアントを使用して、サーバーの動作状態を検証します。

📚 ドキュメント

サーバー設定

config.json ファイルを編集します。

{
  "host": "localhost",
  "port": 5000,
  "debug_mode": true,
  "api_key": "your_api_key_here"
}

環境変数

デプロイまたは実行時に、以下の環境変数を設定します。

• FLUTTER_PATH：Flutter のインストールパスを指定します。
• DART-sdk_PATH：Dart SDK のインストールパスを指定します。
• MCP_SERVER_MODE：development または production を設定します。

💻 使用例

CLI を通じた呼び出し

# コードの分析
mcp-server analyze --path ./my_project/

# コードのフォーマット
mcp-server format --path ./my_project/ --fix

# 新しいプロジェクトの作成
mcp-server create-project --name my_new_project --type flutter

API を通じた呼び出し

HTTP リクエストを使用します。

curl -X POST http://localhost:5000/api/analyze \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"path":"./my_project/"}'

📄 ライセンス

MIT