ai-code-recorder-client 1.0.2

AI代码记录器 MCP 客户端 - 通过 MCP 协议记录 AI 生成的代码片段

AI代码记录器客户端

AI代码记录器的 MCP 客户端，运行在本地，通过 MCP 协议与 Cursor 集成，获取 Git 信息并将 AI 生成的代码片段上报到远程服务器。

当前版本: v1.0.2
PyPI: ai-code-recorder-client
架构: 客户端本地运行 + 远程API服务器

---

目录

1. 介绍与特性
2. 环境要求
3. 安装
4. 在 Cursor 中配置 MCP
5. 可用工具说明
6. 开发与发布
7. 许可证

---

1. 介绍与特性

• 自动收集 Git 仓库信息（仓库地址、分支、提交等）
• 记录 AI 生成的代码片段及上下文信息到远程服务器
• 与 Cursor 通过 MCP 协议无缝集成
• 提供基础工具：获取仓库信息、记录代码、生成 AGENTS 指南

2. 环境要求

• Python 版本：3.8 ~ 3.12
• 操作系统：Windows / macOS / Linux（推荐 macOS 或 Linux）
• Cursor 已安装并支持 MCP 配置

3. 安装

从 PyPI 安装（推荐）：

pip install ai-code-recorder-client

从源码安装（开发用）：

# 克隆仓库并进入客户端目录
git clone https://github.com/ai-code-team/ai-code-recorder.git
cd ai-code-recorder/client

# 安装开发版本
pip install -e .

4. 在 Cursor 中配置 MCP

编辑 ~/.cursor/mcp.json（无则创建）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-code-recorder": {
      "command": "uvx",
      "args": ["ai-code-recorder-client"]
    }
  }
}

说明：

• 可执行入口为 ai-code-recorder-client（pyproject.toml 的 project.scripts 中定义）
• 该客户端以 stdio 模式运行，无需额外端口配置

5. 可用工具说明

create_agents_guide

• 功能：在项目根目录创建或更新 AGENTS.md，给智能体提供使用规范
• 参数：project_root（可选）。不指定则使用当前工作目录

get_repository_info

• 功能：获取本地 Git 仓库与用户信息
• 参数：
  • project_root（必填）：客户端项目的根目录绝对路径
  • file_path（可选）：文件的相对或绝对路径
• 返回：JSON 字符串，包含 repository_info 与 user_info

record_code_snippet

• 功能：记录 AI 生成的代码片段到远端
• 核心参数：filename、language、source、code（建议提供完整信息）
• 可选参数：file_path、project_context、repository_url、git_branch、commit_hash、meta
• 说明：工具会自动从本地获取Git信息并上报到远程API服务器进行存储分析

6. 开发与发布

本地开发：

git clone https://github.com/ai-code-team/ai-code-recorder.git
cd ai-code-recorder/client
pip install -e .

发布到 PyPI：

1. 安装发布工具

pip install build twine

2. 配置 PyPI API Token（示例）

export PYPI_API_TOKEN="pypi-your-token-here"

3. 一键发布（在 client/ 目录执行）

./release.sh

发布脚本将执行：清理、构建、检查、安装测试与发布等步骤。

7. 许可证

MIT License，详见仓库内 client/LICENSE。