MCP Neurolora

MCP Neurolora

一个智能的MCP服务器，提供从目录中收集和记录代码的工具。

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Created Byaindreywayaindreyway

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🚀 简易安装步骤

1. 环境准备

确保已安装以下工具：

  • Node.js 18+
  • uv 和 uvx
# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装 uvx
uv pip install uvx

2. 配置 MCP 服务器

找到并编辑您的配置文件：

  • VSCode (Mac): ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
  • VSCode (Windows): %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
  • Claude Desktop (Mac): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Claude Desktop (Windows): %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "aindreyway-mcp-neurolora": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aindreyway/mcp-neurolora@latest"],
      "env": {
        "NODE_OPTIONS": "--max-old-space-size=256",
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

3. 安装基础服务器

询问您的助手：请为我的环境安装基础MCP服务器，助手将自动：

  1. 找到您的设置文件
  2. 运行安装工具
  3. 配置所有必要的服务器

重要提示：安装后请完全关闭并重新打开 VSCode 或 Claude Desktop

🛠️ 主要功能

代码分析

分析代码并提供改进建议：

{
  "codePath": "/path/to/your/code.ts"
}

代码收集

将目录中的所有代码收集到带有导航的 Markdown 文件中：

{
  "directory": "/path/to/project/src",
  "outputPath": "/path/to/output.md",
  "ignorePatterns": ["*.log", "node_modules/"]
}

基础服务器

自动安装以下服务：

  • fetch (HTTP 请求)
  • puppeteer (浏览器自动化)
  • sequential-thinking (复杂任务解决)
  • github & git (版本控制)
  • shell (基本命令执行)

💡 使用示例

向您的助手提问：

  • "分析我的代码并提出改进建议"
  • "为我的环境安装基础MCP服务器"
  • "从我的项目目录中收集代码"
  • "为我的代码库创建文档"

📋 要求

  • Node.js 18+
  • 有效的 OpenAI API 密钥 (用于代码分析)
  • 兼容的 Claude 界面 (VSCode 或 Claude Desktop)