使用说明（简要概述，后续可参考各子服务器的 README/文档）：

• 项目简介
  • 这是一个包含多组 MCP 服务器的后端框架，用于在 AI 辅助的软件开发生命周期中托管资源、注册与执行工具、并定义与渲染 Prompt 模板，提供统一的 JSON-RPC 风格通信。
• 主要功能点
  • SDLC 编排与资源管理：SDLC 流程的阶段、迭代与能力声明，支持阶段性检查与 门槛（质量门）执行。
  • 多 AI 协作网关：将 AI 审核（ChatGPT）、挑战（Gemini）等角色通过统一接口协作。
  • 状态与数据持久化：项目状态、迭代、任务、 artifact 等持久化存储，确保会话上下文可恢复。
  • 资源、任务、工具的注册与执行：提供 sdlc、state、agent、docs、测试等多类 MCP Server，统一对接。
  • 审计与可观测性：提供集中化的日志/监控聚合（通过 sdlc-observability、Elasticsearch/Grafana 等实现）。
  • 面向 MCP 客户端的 JSON-RPC 通信：各 MCP Server 以标准工具 (tool) 的形式暴露能力，客户端通过工具执行请求。
• 安装与运行（概要）
  • 安装 Node.js 18 及以上、PostgreSQL（部分服务使用）、Docker（观测栈）。
  • 逐个目录进入，执行 npm install、npm run build，必要时配置环境变量（示例：数据库连接、API Key、Elasticsearch 地址）。
  • 启动观测栈（如 sdlc-observability/docker-compose.yml），并启动各 MCP Server 的 dist/index.js。
• MCP 客户端配置要点
  • MCP 客户端通过 JSON 配置连接各 MCP 服务器，配置项包含 server name、command、args 等，用于 Claude Desktop/其他 MCP 客户端启动并连接服务器。
  • 客户端配置示例（JSON，供管理员理解结构，非代码段）： { "server": "sdlc-orchestrator", "command": "node", "args": ["/path/to/sdlc-orchestrator-mcp-server/dist/index.js"], "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://sdlc:password@localhost:5432/sdlc_db", "ELASTICSEARCH_URL": "http://localhost:9200", "OPENAI_API_KEY": "<your-openai-key>", "GOOGLE_API_KEY": "<your-google-key>" } } 说明：
  • 上述配置仅用于说明结构；实际环境请根据仓库中各服务器的 README/文档提供的真实路径与参数配置。
  • MCP 客户端无需包含服务器端实现的代码，仅用于接入与调用服务器暴露的工具。
• 基本使用示例
  • 启动某个 MCP 服务器（示例中文描述）
    1. 确认 dist/index.js 路径正确，确保依赖已安装并构建完成。
    2. 在客户端（如 Claude Desktop）按上述配置将该服务器注册为一个 MCP 服务。
  • 常用工作流命令（由 MCP 客户端执行）
    • sdlc_init、sdlc_status、sdlc_continue、sdlc_review、sdlc_get_agents、sdlc_get_agent_context 等等。
  • 运行时需要注意
    • 某些服务依赖 PostgreSQL、Elasticsearch、或外部 AI 提供商 API Key，请确保相应服务可用且凭证正确。若某些依赖缺失，服务器可能无法启动或抛错。
• 备注
  • 该框架强调多服务器协作与上层 AI 流程控制，实际落地时需结合具体运维与安全策略进行部署与访问控制配置。