关键词

AI编程助手编码规范软件开发实践自动化工作流LLM集成

项目简介

Packmind MCP 服务器是 Packmind 平台的核心组件之一，旨在通过 Model Context Protocol (MCP) 标准，将团队的编码标准、最佳实践和自动化工作流以结构化的方式提供给各类大型语言模型（LLM）编程助手，如 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等。它能够帮助AI助手理解项目上下文，提供更准确、更符合团队规范的建议和代码。

主要功能点

  • 标准与实践管理: 托管并提供团队内部的编码标准、设计规范和技术决策记录。
  • 食谱与工作流: 定义并执行可由AI助手调用的“食谱”功能，这些食谱是指导特定任务或解决常见问题的多步骤自动化流程。
  • Prompt模板: 支持动态生成和渲染 Prompt 模板，以适应不同的LLM交互模式和场景。
  • 上下文提供: 向AI编程助手提供实时的项目相关上下文信息，确保AI的输出符合团队规范。
  • 集成AI助手: 允许AI助手通过标准化的JSON-RPC协议与Packmind后端通信，调用其提供的功能。

安装步骤

Packmind MCP 服务器可以部署在您自己的基础设施上，通常通过 Docker Compose 或 Kubernetes 进行。

  1. 准备数据库: 确保您有一个可用的 PostgreSQL 数据库实例。
  2. 获取代码: 从 GitHub 仓库 'https://github.com/PackmindHub/packmind' 克隆项目代码到您的服务器。
  3. 构建和部署: 按照 Packmind 官方文档提供的 自托管指南 使用 Docker Compose 或 Kubernetes 进行部署。这通常涉及配置必要的环境变量（如数据库连接字符串 'DATABASE_URL'、MCP 服务器的 JWT 密钥 'MCP_JWT_SECRET_KEY' 等），然后运行相应的部署命令。

服务器配置

MCP 服务器启动后，您需要将以下信息配置到您的MCP客户端（AI编程助手）：

  • 'server name': 'packmind'
  • 'command': 'node dist/apps/mcp-server/main.js'
  • 'args':
    • '--url': MCP 服务器的完整访问 URL，例如 'https://your-packmind-instance.com/mcp'
    • '--token': 您的 MCP 访问令牌。此令牌用于验证客户端的身份和权限，您可以在 Packmind 平台的“账户设置”中复制获取。 请注意：'command' 和 'args' 字段是 MCP 客户端配置中用于启动服务器进程的命令和参数。例如，在 Visual Studio Code 的 MCP 扩展中，您会找到一个界面来填写这些信息。'--url' 和 '--token' 是 MCP 服务器在启动时用于接收客户端请求和认证的参数。

基本使用方法

一旦 Packmind MCP 服务器配置并连接到您的 AI 编程助手：

  1. 获取访问令牌: 登录 Packmind 平台，在“账户设置”中复制您的 MCP 访问令牌。
  2. 配置 AI 助手: 在您的 AI 编程助手中（如 GitHub Copilot Chat, Cursor），根据上述“服务器配置”部分填写 MCP 服务器 URL 和您的 MCP 访问令牌。
  3. 开始交互: 在 AI 助手中使用 Prompt 模板来与 Packmind 互动。例如，您可以尝试输入 'Start packmind onboarding' 来开始交互式地创建您的第一个编码标准。AI 助手将通过调用 Packmind MCP 服务器提供的工具和 Prompt 模板来引导您完成任务。

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