# AIDLC MCP Tools - 项目总结

## 项目概述

AIDLC MCP Tools 是一个Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，为AI代理提供与AIDLC Dashboard服务交互的工具。该项目专为Amazon Q Developer等AI工具设计，实现AI工具与项目管理工作流的无缝集成。

## 核心组件分析

### 1. MCP服务器 (server.py)
- **AIDLCMCPServer类**: 实现MCP协议的服务器
- **协议支持**: 支持MCP 2024-11-05版本
- **工具注册**: 自动注册所有可用的MCP工具
- **错误处理**: 完整的错误处理和响应机制

### 2. MCP工具实现 (tools.py)
- **AIDLCDashboardMCPTools类**: 核心工具实现
- **HTTP客户端**: 基于requests的可靠HTTP通信
- **重试机制**: 自动重试失败的请求
- **结果封装**: 统一的MCPToolResult响应格式

### 3. 命令行接口 (cli.py)
- **完整CLI**: 支持所有MCP工具功能
- **参数验证**: 输入参数验证和错误处理
- **用户友好**: 清晰的输出和错误信息

### 4. 配置管理 (config.py)
- **多源配置**: 支持环境变量和配置文件
- **默认配置**: 合理的默认配置值
- **配置生成**: 自动生成示例配置文件

## 支持的MCP工具

### 1. aidlc_create_project
- **功能**: 创建新项目
- **参数**: 项目名称
- **返回**: 项目详情和ID

### 2. aidlc_upload_artifact
- **功能**: 上传工件到项目
- **参数**: 项目ID、工件类型、内容
- **支持类型**: epics, user_stories, domain_model, model_code_plan, ui_code_plan

### 3. aidlc_update_status
- **功能**: 更新工件状态
- **参数**: 项目ID、工件类型、新状态
- **状态值**: not-started, in-progress, completed

### 4. aidlc_get_project
- **功能**: 获取项目详情
- **参数**: 项目ID
- **返回**: 完整项目信息

### 5. aidlc_list_projects
- **功能**: 列出所有项目
- **参数**: 无
- **返回**: 项目列表

### 6. aidlc_health_check
- **功能**: 检查服务健康状态
- **参数**: 无
- **返回**: 服务状态信息

## 架构特点

### 1. MCP协议兼容
- 完全符合MCP 2024-11-05规范
- 支持工具发现和调用
- 标准化的请求/响应格式

### 2. 可靠的HTTP通信
- 连接池管理
- 自动重试机制
- 超时控制
- 错误恢复

### 3. 灵活的配置
- 环境变量支持
- 配置文件支持
- 运行时配置覆盖

### 4. 多种使用方式
- MCP服务器模式（Amazon Q集成）
- Python库模式（编程接口）
- 命令行模式（脚本使用）

## 文件结构

```
aidlc-mcp-tools/
├── README.md                    # 项目说明
├── PROJECT_SUMMARY.md           # 项目总结（本文件）
├── pyproject.toml              # 项目配置
├── requirements.txt            # Python依赖
├── setup.sh                   # 快速设置脚本
├── .gitignore                 # Git忽略文件
├── aidlc_mcp_tools/           # 主包
│   ├── __init__.py            # 包初始化
│   ├── server.py              # MCP服务器实现
│   ├── tools.py               # MCP工具实现
│   ├── cli.py                 # 命令行接口
│   └── config.py              # 配置管理
├── examples/                  # 使用示例
│   ├── basic_usage.py         # 基本使用示例
│   └── amazon_q_workflow.py   # Amazon Q工作流示例
├── tests/                     # 测试套件
│   ├── unit/                  # 单元测试
│   └── integration/           # 集成测试
├── docs/                      # 文档
│   └── API.md                 # API文档
└── scripts/                   # 工具脚本
    └── test_connection.py     # 连接测试脚本
```

## 技术栈

### 核心依赖
- **Python 3.11+** - 现代Python特性支持
- **requests** - HTTP客户端库
- **dataclasses** - 数据结构定义

### 可选依赖
- **flask** - 用于本地测试服务器
- **pytest** - 测试框架

## 使用场景

### 1. Amazon Q集成
```bash
# 配置Amazon Q MCP设置
{
  "mcpServers": {
    "aidlc-dashboard": {
      "command": "aidlc-mcp-server"
    }
  }
}

# 在Amazon Q中使用自然语言
"Create a project for an e-commerce platform and upload epics"
```

### 2. Python库使用
```python
from aidlc_mcp_tools import AIDLCDashboardMCPTools

tools = AIDLCDashboardMCPTools("http://localhost:8000/api")
result = tools.create_project("My Project")
```

### 3. 命令行使用
```bash
python -m aidlc_mcp_tools.cli create-project "My Project"
python -m aidlc_mcp_tools.cli health-check
```

## 部署选项

### 1. 开发环境
```bash
# 快速设置
./setup.sh

# 手动安装
pip install -e .
```

### 2. 生产环境
```bash
# 使用uv安装
uv pip install mcp-tools

# 或使用pip
pip install mcp-tools
```

### 3. Amazon Q配置
```json
{
  "mcpServers": {
    "aidlc-dashboard": {
      "command": "aidlc-mcp-server",
      "env": {
        "AIDLC_DASHBOARD_URL": "http://localhost:8000/api"
      }
    }
  }
}
```

## 配置选项

### 环境变量
- `AIDLC_DASHBOARD_URL`: Dashboard服务URL
- `AIDLC_TIMEOUT`: 请求超时时间
- `AIDLC_RETRY_ATTEMPTS`: 重试次数
- `AIDLC_LOG_LEVEL`: 日志级别

### 配置文件
```json
{
  "dashboard_url": "http://localhost:8000/api",
  "timeout": 30,
  "retry_attempts": 3,
  "log_level": "INFO"
}
```

## 工件内容架构

### 1. Epics
```json
{
  "title": "史诗标题",
  "description": "详细描述",
  "user_stories": ["US-001", "US-002"],
  "priority": "high|medium|low",
  "acceptance_criteria": ["验收标准1", "验收标准2"]
}
```

### 2. User Stories
```json
{
  "stories": [
    {
      "id": "US-001",
      "title": "用户故事标题",
      "description": "作为[用户]，我希望[目标]，以便[收益]",
      "acceptance_criteria": ["验收标准"],
      "priority": "high",
      "story_points": 5
    }
  ],
  "total_count": 1,
  "epics": ["Epic-001"]
}
```

### 3. Domain Model
```json
{
  "entities": [
    {
      "name": "实体名称",
      "attributes": ["id", "name", "created_at"],
      "description": "实体描述"
    }
  ],
  "relationships": [
    {
      "from": "实体A",
      "to": "实体B", 
      "type": "one-to-many",
      "description": "关系描述"
    }
  ]
}
```

## 错误处理

### 1. 连接错误
- 自动重试机制
- 超时控制
- 连接池管理

### 2. 验证错误
- 参数验证
- 类型检查
- 格式验证

### 3. 服务错误
- HTTP状态码处理
- 错误消息解析
- 优雅降级

## 测试策略

### 1. 单元测试
- 工具函数测试
- 配置管理测试
- 错误处理测试

### 2. 集成测试
- Dashboard服务集成
- MCP协议测试
- 端到端工作流测试

### 3. 手动测试
- 连接测试脚本
- 示例程序验证
- Amazon Q集成测试

## 扩展建议

### 1. 功能扩展
- 批量操作支持
- 工件模板系统
- 自定义工件类型

### 2. 性能优化
- 请求缓存
- 连接复用
- 异步操作支持

### 3. 监控和日志
- 结构化日志
- 性能指标收集
- 错误追踪

### 4. 安全增强
- 认证支持
- 权限控制
- 数据加密

## 维护和支持

### 1. 版本管理
- 语义化版本控制
- 向后兼容性保证
- 迁移指南

### 2. 文档维护
- API文档更新
- 示例代码维护
- 故障排除指南

### 3. 社区支持
- 问题跟踪
- 功能请求
- 贡献指南

## 总结

AIDLC MCP Tools 是一个设计良好的MCP服务器实现，专门为AI工具与AIDLC Dashboard的集成而设计。它提供了：

### 主要优势
- **标准兼容**: 完全符合MCP协议规范
- **易于集成**: 支持多种使用方式
- **可靠稳定**: 完善的错误处理和重试机制
- **配置灵活**: 多种配置选项和部署方式
- **文档完整**: 详细的API文档和使用示例

### 适用场景
- Amazon Q Developer集成
- AI辅助项目管理
- 自动化工作流
- 开发工具集成
- 教学和演示

### 技术特点
- 现代Python实现
- 清晰的架构设计
- 完整的测试覆盖
- 丰富的示例代码
- 生产就绪的配置

该项目为AI工具生态系统提供了一个重要的桥梁，使AI代理能够有效地管理和跟踪项目工件，实现了AI辅助开发的完整工作流。
