mcp-server-neurolora-p

🚀 MCP 服务器 NeuroLORA 说明文档

本项目的 MCP 服务器 NeuroLORA 支持 MCP 协议，通过标准输入输出传输协议运行，还提供开发者模式及清晰的文件存储结构，能有效提升开发与使用体验。

🚀 快速开始

安装步骤

1. 克隆仓库。
2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Unix 系统
# 或者
.venv\Scripts\activate  # Windows 系统

3. 安装开发依赖：

pip install -e ".[dev]"

4. 启动服务器：
   • 标准模式（MCP 服务，标准输入输出传输）：

python -m mcp_server_neurolorap

- 开发者模式（JSON-RPC 终端界面）：

python -m mcp_server_neurolorap --dev

✨ 主要特性

• MCP 协议支持：通过标准输入输出传输协议运行。
• 开发者模式：提供 JSON-RPC 终端接口。
• 文件存储结构：
  • 在项目根目录下创建 .neurolora 符号链接，指向文档目录。
  • 支持多个项目，确保文件组织一致性和快速访问。

📚 详细文档

测试信息

• 自动化测试套件包含超过 80% 的代码覆盖率。
• 在 Python 3.10、3.11 和 3.12 上运行测试。
• 持续集成通过 GitHub Actions 实现。
• 定期进行安全扫描和依赖检查。

代码质量

项目采用以下工具确保代码质量：

# 格式化代码
black .

# 排序导入
isort .

# 编码检查
flake8 .

# 类型检查
mypy src tests

# 安全检查
bandit -r src/
safety check

CI/CD 流水线

项目使用 GitHub Actions 进行持续集成和部署：

• 在 Python 3.10、3.11 和 3.12 上运行测试。
• 检查代码格式和风格。
• 执行类型检查。
• 运行安全扫描。
• 生成覆盖率报告。
• 构建并验证包。
• 上载测试 artifacts。

🤝 贡献指南

欢迎贡献！请查阅 CONTRIBUTING.md 获取详细说明。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，具体内容见 LICENSE 文件。