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MCP Server · 开发工具

MCP Code Generator

一个基于MCP多代理系统的代码生成工具,通过自然语言描述生成应用代码、测试用例及运行指南。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
代码生成软件开发PythonVS Code自然语言处理

快速开始

作者 / 组织
Eric-Estrada519
提供方
Eric-Estrada519
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Code Generator 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

INF119最终项目——MCP多代理代码生成器(已修补)

埃里克·艾斯特拉达

姓名:伊万·冈萨雷斯

Chitubem Adinna

阿利亚斯·托马斯

该项目使用MCP(模型上下文协议)实现了一个多代理系统,用于代理之间的通信。它公开了一个Gradio GUI,该GUI接受所需软件应用程序的自然语言描述,并返回一个ZIP文件,其中包含:

  • 生成的应用程序代码(Python)
  • 生成的测试用例(Python,至少有10个测试)
  • 关于如何运行应用程序和测试的说明

所有应用程序和测试代码都是由调用外部LLM的MCP工具在运行时生成的(Google Gemini通过 langchain_google_genai),并跟踪模型使用情况。

稳定性:

  • MCP服务器延迟初始化LLM,如果初始化失败,则返回明确的错误字符串。
  • Gradio分析被禁用,以避免pandas+Python 3.12问题。
  • API密钥可以通过 .env 或环境变量。
对于评分,主要输入将是粘贴到GUI中的“卡路里燃烧器”描述。

______________________________________________________________________

0.重要设置说明(请先阅读)

这个项目 必须使用Python 3.10或3.11.\ Python 3.12不受支持 (多个依赖关系中断,包括tiktoken、Gradio分析等)。

如果您的系统默认显示如下内容:

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/bin/python3

那么你 必须明确使用 python3.11. 如果你遇到错误,你可能需要通过以下方式安装python 3.11 https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/python-3.11.9-macos11.pkg适用于 Mac https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/python-3.11.9-amd64.exe对于Windows

______________________________________________________________________

1.新安装(推荐用于平地机/新机器)

从一个干净的文件夹开始,克隆存储库:

git clone https://github.com/Eric-Estrada519/MCP_Code_Generator.git
cd MCP_Code_Generator

______________________________________________________________________

2.创建本地虚拟环境

创建虚拟环境 在项目文件夹内:

对于Mac

python3.11 -m venv .venv

对于窗口 选项A(推荐):

py -3.11 -m venv .venv

选项B(如果缺少py):

python -m venv .venv

激活它:

适用于 Mac

source .venv/bin/activate

对于Windows

.\.venv\Scripts/activate

验证您是否使用了正确的Python:

对于Mac

which python

对于 Windows

Get-Command python

预期输出(示例):

…/IN4MATX119_Final_Project/.venv/bin/python

如果它显示系统Python 3.12路径,则venv未正确激活。

______________________________________________________________________

3.安装所需的依赖项

启动venv后:

对于Mac

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

对于 Windows

python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

这将安装:

  • MCP服务器框架
  • 朗链客户端
  • 谷歌GenAI工具
  • Gradio图形用户界面
  • ZIP实用程序
  • 模型使用跟踪器

______________________________________________________________________

4.创建您的 .env 文件

项目需要一个包含API密钥的环境变量。

通过运行下面的bash或自己创建文件:

touch .env

将以下行添加到您创建的.env文件中:

GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

______________________________________________________________________

5.运行应用程序

一旦venv激活:

对于Mac

python3 -m gui.gradio_app

对于 Windows

python -m gui.gradio_app

或

py -m gui.gradio_app

请勿奔跑:

python3 gui/gradio_app.py

这破坏了Python模块的解析。

运行正确的命令会在浏览器中启动Gradio GUI,您可以在其中粘贴分配提示(例如“卡路里燃烧器”)并生成可交付的ZIP。

______________________________________________________________________

6.VS代码用户:选择正确的解释器

如果使用VS代码:

⌘ + Shift + P → “Python: Select Interpreter”

选择:

./.venv/bin/python (Mac)
.\.venv\Scripts\python  (Windows)

这可以防止VS Code意外使用Python 3.12。

______________________________________________________________________

7.确保 .venv 和 .env 在VS代码中可见

如果你看不到文件:

VS Code默认隐藏点文件。

启用可见性:

Settings → search "files.exclude"

或者明确取消隐藏:

"files.exclude": {
    "**/.venv": false,
    "**/.env": false
}

______________________________________________________________________

8.项目结构

├── gui/
│   └── gradio_app.py           # GUI entry point
├── mcp_servers/
│   ├── codegen_server.py       # MCP server: generates application code
│   ├── testgen_server.py       # MCP server: generates 10+ test cases
│   └── refinement_server.py    # MCP server: refinement pass
├── orchestrator/
│   ├── orchestrator_client.py  # Coordinates all MCP server tools
│   └── zip_util.py             # Builds final ZIP
├── model_tracker.py            # Tracks model usage across agents
├── requirements.txt
└── README.md

______________________________________________________________________

9.生成的ZIP包含什么

运行GUI会产生:

  • app/ --完整的应用程序源代码
  • tests/ --≥10次自动生成单元测试

所有内容都是通过MCP工具在运行时动态生成的。 从这个目录运行应用程序,它应该在/generated_output中生成一个文件 或者,您可以从GUI拖动下载的zip 如果你打开else,你需要pip安装Gradio和Pytest

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码生成Python本地部署多代理系统自然语言处理软件开发

支持客户端

VS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 VS Code 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Code Generator 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Code Generator 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Code Generator 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Code Generator 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Code Generator 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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