MCP system (Jasonlinlin0128)

AI 團隊協作系統 (MCP) 執行指南這份指南將引導您設定並執行一個基於 Python 的「主控程式」(Master Control Program, MCP)，以實現您設計的 AI 協作流程。系統目的您 (人類)：下達高階指令。MCP (Python 腳本)：協調整個流程。Claude (PM)：被 MCP 呼叫，將您的指令轉化為結構化的 JSON 規格書。Gemini (執行者)：被 MCP 呼叫，讀取 規格書 和 Playbook (SOP)，生成最終產出 (例如程式碼)。您 (人類)：在 MCP 中進行「最終確認」(Human-in-the-Loop)。Obsidian (記憶體)：MCP 將最終產出儲存到您的專案資料夾。檔案結構請在您的電腦上建立如下的資料夾結構：/mcp_project/ ├── mcp.py <-- 這是您的主執行腳本 | ├── /prompts/ │ ├── claude_pm_prompt.txt <-- Claude 的提示詞 │ └── gemini_exec_prompt.txt <-- Gemini 的提示詞模板 | ├── /playbooks/ │ └── web_component_playbook.md <-- 您的第一個 SOP | └── /output/ └── (此處將存放 AI 生成的檔案) 步驟一：環境設定 (前置作業)安裝 Python：請確保您的系統已安裝 Python 3.8 或更高版本。安裝必要的 Python 庫：我們將使用 rich 庫來打造一個漂亮的終端機介面，這能大幅提升「穩定執行」的體驗。pip install rich coloredlogs確認 CLI 工具：(關鍵！) 請確保 claude-code 和 gemini-cli 已經正確安裝，並且可以在您電腦的任何路徑被終端機 (CMD / PowerShell) 呼叫。驗證方法：打開新的終端機，分別輸入 claude-code --version 和 gemini-cli --version。如果兩者都能成功回傳版本號，代表設定正確。步驟二：自訂您的 Playbook 與 PromptPlaybook (web_component_playbook.md)：這就是您的「標準作業流程 (SOP)」。您可以為不同任務（如「寫單元測試」、「翻譯文件」）建立不同的 Playbook。我已提供一個用於「生成網頁元件」的專業範本。您可以修改它，或複製並建立新的 .md 檔案。Prompts (/prompts/ 資料夾)：將提示詞外掛化，可以讓您在不修改 mcp.py 主程式的情況下，隨時優化 AI 的表現。我已提供了高品質的範本。步驟三：詳細執行流程啟動 MCP：打開您的終端機 (CMD / PowerShell)。cd 到您的 mcp_project 資料夾。執行主腳本：python mcp.py [流程 1/5] 下達指令：腳本會啟動，並提示您輸入「高階專案指令」。範例指令：「請幫我設計一個產品卡片元件。需要顯示圖片、標題、價格和一個『加入購物車』按鈕。當按鈕被點擊時，顯示一個 alert。」[流程 2/5] Claude (PM) 規劃：MCP 會顯示「[PM] 正在呼叫 Claude (PM) 進行規劃...」。腳本會呼叫 claude-code，將您的指令和 claude_pm_prompt.txt 結合發送。完成後，MCP 會在終端機印出 Claude 生成的「JSON 規格書」，讓您知道規劃已完成。[流程 3/5] Gemini (執行者) 執行：MCP 會顯示「[EXEC] 正在呼叫 Gemini (Executor) 執行任務...」。腳本會讀取 web_component_playbook.md 和上一步的「JSON 規格書」，並將它們填入 gemini_exec_prompt.txt 模板。MCP 呼叫 gemini-cli 執行。完成後，MCP 會在終端機印出 Gemini 生成的「程式碼草稿」。[流程 4/5] 您的「最終決定權」：(核心原則！) MCP 會暫停，並詢問您：[HUMAN] 是否批准此草稿並寫入檔案？ [y/n]: 這就是您設計的「人類必須在關鍵節點上擁有最終決定權」。[流程 5/5] 歸檔至 Obsidian (記憶體)：如果您輸入 y，MCP 會將草稿儲存到 /output/ 資料夾 (檔名包含時間戳)。如果您輸入 n，腳本會終止，不會儲存任何檔案。您接著可以將 output 資料夾設定為您的 Obsidian Vault 之一，或手動將檔案移入。進階：整合 Playwright當您對此流程熟悉後，可以在 mcp.py 的「步驟 5 (儲存檔案後)」增加一步，使用 subprocess.run(["pytest", "tests/test_my_component.py"]) 或 subprocess.run(["playwright", "test", saved_file_path]) 來自動觸發您的測試腳本。