mcp-server-architect - FindMCP.info

Overview

基本能力

产品定位

mcp-server-architect 是一个AI辅助的软件架构分析工具，旨在帮助开发者理解复杂代码库、生成产品需求文档，并提供编码问题的解决方案。

核心功能

多模型架构：使用OpenAI的GPT-4o作为主要代理，并配备专用工具
智能代码库分析：从项目文件中构建全面的代码上下文以理解架构
基于代理的设计：智能代理自主决定使用哪些工具完成每个任务
工具化处理：配备代码阅读、网络搜索和定向LLM查询等专用工具
全面的PRD生成：创建包含架构洞察的详细产品需求文档
高级推理：通过逐步推理帮助开发者解决复杂编码挑战
Logfire监控：内置代理活动的详细遥测监控和调试
MCP集成：通过模型上下文协议与Claude Code无缝连接
简单部署：可通过uvx mcp-server-architect快速安装和运行

适用场景

新项目启动时需要快速生成产品需求文档
接手遗留代码库时需要理解其架构和设计
遇到复杂编码问题时需要系统性的解决方案
需要为现有代码库添加新功能时进行架构评估

工具列表

Architect::generate_prd：基于代码库分析生成产品需求文档
参数：任务描述、代码库路径
Architect::think：为编码任务提供推理辅助
参数：请求描述（包含问题描述和相关代码片段）

常见问题解答

API密钥要求：需要Google Gemini API密钥（从Google AI Studio获取）
环境变量设置：推荐使用env命令前缀设置环境变量
密钥安全存储：建议使用.env文件或操作系统安全凭证存储

使用教程

使用依赖

Python 3.10或更高版本
OpenAI API密钥（用于GPT-4o）
Google API密钥（用于Gemini Pro）
Exa API密钥（用于网络搜索功能）
Logfire API密钥（可选，用于监控）

安装教程

快速安装（推荐）

# 安装uv（如果尚未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 直接运行（一行命令）
env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here uvx mcp-server-architect

pip安装

pip install mcp-server-architect

# 运行
env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here mcp-server-architect

开发安装

git clone <your-repo-url>
cd <your-repo-directory>
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"

# 开发模式运行
env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here python -m mcp_server_architect

调试方式

直接执行

env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here EXA_API_KEY=your_exa_key_here uvx mcp-server-architect

使用MCP检查器

env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here EXA_API_KEY=your_exa_key_here npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-architect

添加到Claude Code

# 本地范围
claude mcp add architect -- env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here EXA_API_KEY=your_exa_key_here uvx mcp-server-architect

# 项目范围
claude mcp add architect -s project -- env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here EXA_API_KEY=your_exa_key_here uvx mcp-server-architect

# 用户范围
claude mcp add architect -s user -- env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here EXA_API_KEY=your_exa_key_here uvx mcp-server-architect

运行测试

uv run pytest

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。