Vibe Coder MCP V4

🚀 Vibe Coder MCP サーバ - v4 最終バージョン

このプロジェクトは、Automatic Contextual Retrieval System（ACRS）ツールを搭載したVibe Coder MCP Serverのv4最終バージョンです。v5の開発は別の独立したリポジトリに移されています。このバージョンは、コミュニティで利用可能な安定した機能を提供します。

⚠️ 重要なお知らせ

これはVibe Coder MCP Serverのv4最終バージョンのリリースです。Automatic Contextual Retrieval System（ACRS）ツールを含んでいます。v5の開発は別の独立したリポジトリに移されました。このバージョンは、コミュニティで利用可能な安定した機能を提供するリリースとして提供されます。

✨ 主な機能

v4 新機能：自動コンテキスト検索システム（ACRS）

v4バージョンでは、自動コンテキスト検索システムが導入され、AIアシスタントの機能が強化されました。

• コンテキストメモリ：現在のコンテキストに基づいて関連情報を保存および検索します。
• 高度なキャッシュ：冗長なLLM呼び出しを減らし、応答速度を向上させます。
• 意味検索：正確なテキストマッチではなく、意味に基づいて関連コンテンツを見つけます。
• 順序推論：複雑な問題を管理可能な手順に分解します。

これらのツールにより、LLMベースのアシスタントはより一貫性があり、コンテキストを認識した能力を備えるようになりまし。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

クイックインストールガイド

1. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/jsscarfo/vibe-coder-mcp-v4.git
   cd vibe-coder-mcp-v4
   

2. 環境を設定する：

   • Windowsの場合：setup.bat を実行します。
   • macOS/Linuxの場合：

     chmod +x setup.sh
     ./setup.sh
     

3. OpenRouter APIキーを設定する：

   • .env.example ファイルをコピーして .env という名前に変更します。
   • あなたのOpenRouter APIキーを .env ファイルに追加します。

4. あなたのAIアシスタントと統合する：

   • あなたのAIアシスタントのMCP設定を更新して、Vibe Coderを含めます。
   • 詳細な説明については、以下の完全なインストールガイドを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

ACRS ツールの使用方法

自動コンテキスト検索システムツールを使用するには、以下の操作を行います。

1. メモリに内容を追加する：

   メモリに追加：[覚えておく必要のある内容]
   

2. コンテキストを強化してリクエストを処理する：

   コンテキスト付きでリクエストを処理 [あなたのリクエスト]
   

3. 大規模言語モデルのプロンプトを強化する：

   プロンプトを強化：[あなたのプロンプト内容]
   

4. パフォーマンス指標を取得する：

   検索指標を取得
   

詳細については、以下の完全なドキュメントを参照してください。