Vibe 模型上下文协议服务器 (VMCPS)

一个基于Python的服务器，用于管理和分析AI辅助开发的代码上下文。

功能

• 实时代码分析和上下文生成
• 自动检测文件更改
• 安全的身份验证和授权
• 用于上下文管理的RESTful API
• 项目结构分析
• 依赖跟踪
• 跨平台支持（Windows, Linux, macOS）

API 端点

• POST /token - 获取身份验证令牌
• POST /analyze - 分析项目
• GET /context - 获取文件或项目的上下文
• GET /dependencies - 获取项目依赖项
• GET /structure - 获取项目结构

安全性

• 基于JWT的身份验证
• 使用bcrypt进行密码哈希
• CORS保护
• 基于环境的配置

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/non-npc/Vibe-Model-Context-Protocol-Server.git
cd mcps

2. 创建虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上：venv\Scripts\activate

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量：

• 将.env.example复制到.env
• 根据需要更新.env中的值

示例API用法（curl命令）

启动服务器：

python -m mcps.main

1. 获取令牌：

curl -X POST "http://localhost:8000/token" -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" -d "username=admin&password=admin"

2. 分析项目（替换<token>为实际令牌）：

curl -X POST "http://localhost:8000/analyze" -H "Authorization: Bearer <token>" -H "Content-Type: application/json" -d '{"project_path": "/path/to/your/project"}'

3. 获取上下文：

curl -X GET "http://localhost:8000/context" -H "Authorization: Bearer <token>"

访问API：

• 服务器将在http://localhost:8000运行
• API文档可在http://localhost:8000/docs获取

开发

1. 安装开发依赖项：

pip install -r requirements-dev.txt

2. 运行测试：

pytest

贡献

1. 分叉仓库
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建拉取请求

许可证

MIT 许可证