dsphper/lanhu-mcp
⚡ 需求分析效率提升 200%！全球首个为 AI 编程时代设计的团队协作 MCP 服务器，自动分析需求自动编写前后端代码，下载切图
📚 概要
Lanhu MCP Server は、AIを搭載した開発アシスタント（Cursor、Claude Code、Windsurfなど）が、Lan-Huデザイン共同プラットフォームに保存されたデータを読み取り、操作できるようにするオープンソースのブリッジです。これはModel Context Protocol (MCP) を実装し、要件文書、UIモックアップ、デザインアセットに関する構造化情報を返すHTTP/STDIO APIを公開します。サーバーはまた、共有された「チーム知識ボード」を提供し、複数のAIエージェントが互いの分析結果を再利用できるようにします。
✨ コア機能（READMEに記載されているもの）
| 機能 | 説明 | 重要性 |
|---|---|---|
| 要件文書の分析 | Lan-HuからAxureページをダウンロードし、テキスト、注釈、視覚的証拠を抽出し、視覚対応LLMを実行して、開発者向け、テスター向け、または探索者向けのレポートを生成します。 | 各AIが同じ文書を再解析することなく、生のデザイン仕様を実用的な仕様に変換します。 |
| UIデザインサポート | デザイン草案を取得し、画像をスライスし、レイアウトパラメータ（サイズ、間隔、色、フォント）を抽出し、HTML + CSS スキャフォールドを生成します。 | AIエージェントに具体的なUIデータを提供し、コードに変換できるようにします。 |
| チーム知識ボード | 集中管理されたメッセージストア（知識、タスク、質問、緊急アラート）で、@メンション、Feishuウェブフック通知、ユーザーごとのアクセス追跡を備えています。 | 複数のAIアシスタントが洞察を共有し、重複作業を回避できるようにします。 |
| パフォーマンス最適化 | バージョンベースのキャッシュ、増分更新、同時ページスクリーンショットとアセットダウンロード。 | 大規模なデザインプロジェクトでもレイテンシを低く維持します。 |
| FastMCPフレームワーク | オープンソースのFastMCPサーバーに基づいて構築されており、HTTPまたはstdioでMCPプロトコルを実装します。 | MCPを理解するAI IDEが、長期実行HTTPサービスまたは短期実行stdioプロセスを介して接続できるようにします。 |
| Dockerとローカルデプロイ | ワンクリックDocker compose、easy-installスクリプト、およびクイックローカル使用のための単一ファイルlanhu_mcp_server.py。 |
チームがオンプレミスでサービスを実行するための障壁を低くします。 |
| 設定可能なフック | Lan-Hu Cookie、Feishuウェブフック、サーバーホスト/ポート、ビューポートサイズ、タイムアウトなどの環境変数。 | サーバーを異なるネットワークやUIテスト設定に適応させます。 |
🛠️ はじめに（クイックサマリー）
- Lan-Hu Cookieを取得 – Lan-Hu Web UIにログインし、
Cookieヘッダーをコピーします。 - リポジトリをクローン し、次のいずれかを実行します：
docker compose up -d --build（推奨）、またはeasy-install.sh/easy-install.batスクリプトを実行して、Python 3.10+ 仮想環境をセットアップし、依存関係をインストールしてサーバーを起動します。
- サービスを起動 – HTTPサーバー（
lanhu-mcp --transport http）またはstdioラッパー（run-stdio.sh）。 - AI IDEを設定 –
http://localhost:8000/mcp（またはstdioコマンド）を指すMCPエントリを追加し、roleとnameクエリパラメータを含めます。 - 操作 – AIアシスタントにLan-Hu文書URLを
mcpするよう依頼します。サーバーは構造化分析、デザインプレビュー、またはスライスアセットを返します。
📦 プロジェクト構造（高レベル）
lanhu-mcp-server/
├─ lanhu_mcp_server.py # メインのFastMCPエントリポイント（大きなモノリシックファイル）
├─ requirements.txt # Python依存関係（FastMCP、Playwrightなど）
├─ Dockerfile、docker-compose.yml
├─ easy-install.sh / .bat # ローカルセットアップ用ヘルパースクリプト
├─ config.example.env # 環境変数の例
├─ docs/ (README_EN.md、RELEASE_NOTES_*.md、…)
└─ tools/ # 個々のMCPツール実装（例：lanhu_get_designs）
🎯 誰が使用すべきか？
- 製品要件とUIモックアップをLan-Huに保存し、AIコーディングアシスタントにそのデータを自動的に消費させたいチーム。
- 複数のエージェント間で共有知識ベースを必要とするカスタムAIエージェントワークフローを構築する開発者。
- SaaSソリューションではなくオンプレミスブリッジを好む組織。サーバーはLan-Hu Cookieのみを必要とし、チームのファイアウォールの背後で実行されるため。
⚠️ 制限事項と未解決の質問（READMEから）
- サーバーは視覚対応LLM（Claude、GPT-4-Vision、Gemini-Visionなど）を必要とします。純粋なテキストモデルでは動作しません。
- Lan-Huデータへのアクセスはユーザー固有のCookieによって制御されます。各チームメンバーは、サーバーがリソースを取得するために有効なCookieを提供する必要があります。
- セキュリティに敏感な操作は読み取り専用クエリに制限されています。ナレッジボードは安全なアクションのホワイトリストを強制します。
📚 関連資料
- Model Context Protocol (MCP): https://modelcontextprotocol.io/
- FastMCPフレームワーク: https://github.com/jlowin/fastmcp
- Lan-Huプラットフォームドキュメント（リポジトリのREADMEからリンク）。
上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得したものであり、追加の機能は推測されていません。
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