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このMCPは、プロジェクトファイルをローカルで読み取り、効率的にコードワークフローを改善するためのコンテキスト特化型の支援、説明、および提案を提供するAIコーディングアシスタントとして機能します。
追加日:
作成者:
Apr 16 2025
Bessouat40
開発者ツール
知識と記憶
AIチャットボット
#MCP
#コーディングアシスタント
#Streamlit
#ai-agent
#大規模言語モデル
#Agentic AI
#mcp-server
#MCPクライアント
...
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このMCPは、プロジェクトファイルをローカルで読み取り、効率的にコードワークフローを改善するためのコンテキスト特化型の支援、説明、および提案を提供するAIコーディングアシスタントとして機能します。
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Apr 16 2025
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AI を活用した無料の動画ジェネレーターで、テキストや画像から手軽に美しい動画を作成できます。
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AI Coding Assistantとは?
MCPは、AI駆動のインターフェースを通じてコードの理解と編集を促進するように設計されています。プロジェクトファイルをローカルで読み取り、プライバシーを維持し、正確でコンテキストに応じた支援を提供します。ユーザーはファイル構造、特定の関数、またはコード内容に関する質問をすることができます。コードの説明、提案、エラー処理の改善をサポートします。このシステムはLLM APIと統合されており、Streamlitで構築されたユーザーフレンドリーなフロントエンドを提示し、シームレスな相互作用を可能にします。自分のコーディング環境内で自動的な支援を求める開発者に最適で、デバッグや学習時間を減らすことで生産性を向上させ、ローカルまたは外部APIを通じて作業しながらデータのプライバシーを確保します。
誰がAI Coding Assistantを使うの?
ソフトウェア開発者
コードレビュア
プログラミングを学ぶ学生
技術インストラクター
オープンソース貢献者
AI Coding Assistantの使い方は?
ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします
ステップ2:pip install -r requirements.txtを使用して依存関係をインストールします
ステップ3:.envファイルでAPIキーを設定します
ステップ4:launch_assistant.shスクリプトを実行します
ステップ5:http://localhost:8501でUIにアクセスします
ステップ6:サイドバーでプロジェクトディレクトリを設定して、コードについての質問を始めます
AI Coding Assistantの主な特長・利点
コア機能
コンテキストに応じたコードの説明
ファイル内容の読み取り
プロジェクト構造の可視化
コードの提案と改善
エラー処理の推奨
利点
開発者の生産性を向上させる
ローカルで作業することでデータのプライバシーを維持する
正確でコンテキストに応じた支援を提供する
複数のプログラミング言語をサポートする
簡単に設定およびカスタマイズできる
AI Coding Assistantの主な使用ケース・アプリケーション
コードの理解とレビューを支援する
提案によってコード品質を改善する
リアルタイムの説明を通じてプログラミングを学ぶ
デバッグとトラブルシューティングのサポート
コード機能の文書化
AI Coding AssistantのFAQs
このMCPの主な目的は何ですか?
MCPを設定するにはどうすればよいですか?
このMCPを任意のプログラミング言語で使用できますか?
私のコードデータは外部サーバーに送信されますか?
コードに関する質問をどうしますか?
システム要件は何ですか?
使用するプロフェッショナルモデルをカスタマイズできますか?
コードの提案や自動補完をサポートしていますか?
動作しない場合はどうやってトラブルシューティングしますか?
非技術的ユーザー向けに利用可能ですか?
開発者
Bessouat40
rbessouat.fr
in/roman-bessouat-03a15618b
https://medium.com/@romanbessouat
Bessouat40
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