1.0.2 • Published 1 year agoCLI

@evrenonur/ai-project-tracker-mcp

Licence

MIT

Version

1.0.2

Deps

Size

115 kB

Vulns

Weekly

Stars

Summary Dependency Versions

AI Proje Takipçisi MCP Servisi

Yapay zeka destekli proje geliştirme süreçlerini detaylı olarak takip eden Model Context Protocol (MCP) servisi

Genel Bakış

AI Proje Takipçisi, yapay zeka ile geliştirilen projelerin her adımını, metriklerini ve performansını detaylı olarak izleyen bir MCP servisidir. Proje sürecindeki tüm aktiviteleri kayıt altına alır, analiz eder ve kapsamlı raporlar sunar.

Temel Özellikler

Proje Takibi: AI projelerinin başlangıçtan bitişe kadar her adımını izler
Metrik Analizi: Dosya işlemleri, kod satırları, süre ve verimlilik metrikleri
AI İçgörüleri: Akıllı öneriler, uyarılar ve optimizasyon tavsiyeleri
Zaman Çizelgesi: Projedeki tüm olayların kronolojik takibi
Çoklu Rapor Formatı: JSON, HTML ve text formatlarında detaylı raporlar
Görsel Çıktılar: Renkli terminal çıktıları ve modern HTML raporları
Kalıcı Depolama: SQLite veritabanı ile güvenli veri saklama

Kurulum

Gereksinimler

Node.js 18.0.0 veya üzeri
npm veya yarn paket yöneticisi

Hızlı Kurulum

# Projeyi klonlayın
git clone <repository-url>
cd mcp

# Bağımlılıkları yükleyin
npm install

# TypeScript kodunu derleyin
npm run build

# Servisi başlatın
npm start

Geliştirme Modu

# Geliştirme modunda çalıştırın (hot reload)
npm run dev

Kullanım

MCP İstemcisi ile Bağlantı

Bu servis Model Context Protocol üzerinden çalışır. Destekleyen MCP istemcileri ile bağlanabilirsiniz:

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';

const client = new Client({
  name: 'ai-project-tracker-client',
  version: '1.0.0'
});

// Servise bağlanın
await client.connect(transport);

Temel İş Akışı

// 1. Proje başlatın
const startResult = await client.callTool('start_project', {
  projectName: 'Örnek AI Projesi',
  description: 'Claude ile web uygulaması geliştirme',
  aiModel: 'Claude-3.5'
});

const sessionId = startResult.data.sessionId;

// 2. Adım başlatın
const stepResult = await client.callTool('start_step', {
  sessionId,
  stepType: 'analysis',
  title: 'Proje Analizi',
  description: 'Projenin gereksinimlerini analiz et'
});

const stepId = stepResult.data.stepId;

// 3. Adımı tamamlayın
await client.callTool('complete_step', {
  stepId,
  status: 'completed',
  output: { analysis: 'Gereksinimler belirlendi' }
});

// 4. Rapor oluşturun
const report = await client.callTool('generate_report', {
  sessionId,
  format: 'html'
});

Mevcut Araçlar

Araç	Açıklama	Parametreler
`start_project`	Yeni proje oturumu başlatır	`projectName`, `description`, `aiModel?`
`start_step`	Yeni adım başlatır	`sessionId`, `stepType`, `title`, `description`
`complete_step`	Adımı tamamlar	`stepId`, `status?`, `output?`
`add_log`	Adıma log ekler	`stepId`, `content`, `severity?`
`update_metrics`	Proje metriklerini günceller	`sessionId`, `metrics`
`add_insight`	AI içgörüsü ekler	`sessionId`, `insightType`, `title`, `description`
`complete_project`	Projeyi tamamlar	`sessionId`, `status?`
`generate_report`	Detaylı rapor oluşturur	`sessionId`, `format?`
`get_project_status`	Proje durumunu alır	`sessionId`
`list_steps`	Adımları listeler	`sessionId`, `status?`
`get_timeline`	Zaman çizelgesini alır	`sessionId`, `eventType?`
`get_insights`	İçgörüleri alır	`sessionId`, `insightType?`
`list_sessions`	Oturumları listeler	`status?`, `limit?`

Adım Türleri

analysis - Analiz ve inceleme
file_read - Dosya okuma
file_write - Dosya yazma
code_generation - Kod oluşturma
dependency_install - Bağımlılık kurulumu
command_execution - Komut çalıştırma
testing - Test işlemleri
debugging - Hata ayıklama
optimization - Optimizasyon
deployment - Dağıtım
documentation - Dokümantasyon
research - Araştırma
planning - Planlama
review - İnceleme
custom - Özel işlem

Metrikler ve Raporlama

Takip Edilen Metrikler

Dosya İşlemleri: Oluşturulan, değiştirilen, silinen dosya sayıları
Kod İstatistikleri: Toplam kod satırı sayısı
Süre Analizi: Adım ve toplam proje süreleri
Hata İstatistikleri: Karşılaşılan hata sayıları
Verimlilik Skoru: 0-100 arası performans değerlendirmesi
Karmaşıklık Seviyesi: Düşük, orta, yüksek

Rapor Formatları

JSON Raporu

{
  "session": { /* proje bilgileri */ },
  "steps": [ /* tüm adımlar */ ],
  "metrics": { /* performans metrikleri */ },
  "insights": [ /* AI içgörüleri */ ],
  "timeline": [ /* olay geçmişi */ ],
  "summary": { /* özet bilgiler */ }
}

HTML Raporu

Modern, responsive web sayfası formatında:

Görsel metrik kartları
Adım durumu göstergeleri
İçgörü panelleri
İnteraktif zaman çizelgesi

Metin Raporu

Terminalde renkli ve düzenli formatlama

Veritabanı Yapısı

Proje SQLite veritabanı kullanır ve şu tabloları içerir:

sessions - Proje oturumları
steps - Proje adımları
step_details - Adım detayları ve logları
metrics - Proje metrikleri
insights - AI içgörüleri
timeline - Olay geçmişi

Özelleştirme

Veritabanı Konumu

const tracker = new AIProjectTracker('/özel/yol/database.db');

Özel Metrik Alanları

await tracker.updateMetrics(sessionId, {
  totalFiles: 15,
  filesCreated: 8,
  customMetric: 'özel_değer'
});

Örnekler

Tam Proje Döngüsü

// Proje başlat
const sessionId = await client.callTool('start_project', {
  projectName: 'E-ticaret API',
  description: 'Node.js ile RESTful API geliştirme',
  aiModel: 'Claude-3.5'
});

// Analiz adımı
const analysisStepId = await client.callTool('start_step', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  stepType: 'analysis',
  title: 'Gereksinim Analizi',
  description: 'API gereksinimlerini belirle'
});

// Kod oluşturma adımı
const codeStepId = await client.callTool('start_step', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  stepType: 'code_generation',
  title: 'API Endpoint\'leri',
  description: 'CRUD işlemleri için endpoint\'ler oluştur'
});

// Metrik güncelleme
await client.callTool('update_metrics', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  metrics: {
    totalFiles: 5,
    filesCreated: 5,
    linesOfCode: 250,
    complexity: 'medium',
    efficiency: 85
  }
});

// İçgörü ekleme
await client.callTool('add_insight', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  insightType: 'recommendation',
  title: 'Güvenlik Önerisi',
  description: 'API endpoint\'lerine rate limiting eklenebilir',
  confidence: 90
});

// HTML rapor oluştur
const report = await client.callTool('generate_report', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  format: 'html'
});

Test

# Testleri çalıştır
npm test

# Test kapsamı raporu
npm run test:coverage

Paketleme

# Production build
npm run build

# NPM paketi oluştur
npm pack

Katkıda Bulunma

Fork yapın
Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/yeni-ozellik)
Değişikliklerinizi commit edin (git commit -am 'Yeni özellik ekle')
Branch'i push edin (git push origin feature/yeni-ozellik)
Pull Request oluşturun

Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

Destek

E-posta: onur.evren.1999@gmail.com

Yol Haritası

v1.1.0: Web arayüzü eklenmesi
v1.2.0: Gerçek zamanlı dashboard
v1.3.0: Slack/Discord entegrasyonu
v2.0.0: Çoklu AI model desteği

AI Proje Takipçisi ile projelerinizi daha verimli geliştirin!