ai-dev-manager-mcp

# AI开发经理 MCP服务 一个基于FastMCP框架的智能开发经理服务，帮助AI有条不紊地完成从需求分析、迭代规划、任务拆解到生成开发报告的完整软件开发生命周期。 ## 🎯 项目概述 本MCP服务扮演AI的"开发经理"角色，提供： - **项目状态机**: 作为项目元数据的唯一、可靠的数据源 - **AI引导者**: 为AI提供结构清晰的工具集和上下文感知的引导提示 ### 核心特性 - ✅ **自动感知工作目录**: 基于当前工作目录进行项目管理 - ✅ **版本化迭代管理**: 支持语义化版本号和完整的迭代生命周期 - ✅ **结构化数据存储**: 所有数据存储在`.cursor/devplan/`目录 - ✅ **智能引导系统**: 根据开发阶段提供针对性指导 - ✅ **原子性操作**: 确保数据一致性和操作安全性 - ✅ **多种使用方式**: 支持MCP服务器和CLI两种模式 ## 📦 安装方式 ### 方式一：PyPI安装（推荐） ```bash # 全局安装 pip install ai-dev-manager-mcp # 或使用pipx（推荐） pipx install ai-dev-manager-mcp ``` ### 方式二：使用uvx（一次性运行） ```bash # 直接启动MCP服务器 uvx ai-dev-manager-mcp # 在指定项目目录启动 uvx ai-dev-manager-mcp -p /path/to/your/project ``` ### 方式三：源码安装 ```bash git clone https://github.com/yourusername/ai-dev-manager-mcp.git cd ai-dev-manager-mcp pip install -e . ``` ## 🚀 使用方式 ### MCP服务器模式（主要用法） #### 使用uvx（推荐） ```json { "mcpServers": { "ai-dev-manager": { "command": "uvx", "args": ["ai-dev-manager-mcp", "-p", "/your/project/directory"] } } } ``` #### 使用pipx安装后 ```json { "mcpServers": { "ai-dev-manager": { "command": "ai-dev-manager-mcp", "args": ["-p", "/your/project/directory"] } } } ``` ### 基本使用流程 配置好Claude Desktop后，直接在对话中使用MCP工具： 1. **获取项目上下文** - 调用 `get_project_context()` 2. **开始新迭代** - 调用 `start_new_iteration("1.0.0", "项目需求描述")` 3. **拆解需求** - 调用 `decompose_goal_into_requirements(goal_id, requirements_list)` 4. **生成任务** - 调用 `generate_tasks_for_requirement(requirement_id, tasks_list)` 5. **跟踪进度** - 调用 `update_task_status(task_id, "done")` ## 🛠️ 主要功能 ### MCP工具（Claude Desktop中使用） #### 类别一：上下文与引导工具 - `get_project_context()` - 获取项目根目录、计划目录和当前活动迭代 - `get_guidance(phase)` - 根据开发阶段提供引导建议 #### 类别二：迭代管理工具 - `start_new_iteration(version, prd)` - 创建新的开发迭代 - `list_iterations()` - 列出所有历史迭代 - `complete_iteration(version)` - 完成并归档指定迭代 #### 类别三：规划与拆解工具 - `decompose_goal_into_requirements(goal_id, requirements)` - 将目标拆解为功能需求 - `generate_tasks_for_requirement(requirement_id, tasks)` - 为需求…