dsphper/lanhu-mcp

何を解決するか

Lanhu MCP Server は、Lanhu（デザイン配信プラットフォーム）における設計・要件ドキュメントとAI搭載IDEの間のギャップを埋めます。個々の開発者がAIアシスタントを個別に使用する「AIの孤島化」を防ぎ、同じ要件を繰り返し分析する必要がなくなるようにします。また、フロントエンド実装に必要なUIパラメータやアセットを設計ファイルから手作業で抽出する面倒なプロセスを自動化します。

仕組み

Model Context Protocol (MCP) を実装し、Cursor、Windsurf、Claude Code などのAIクライアントがLanhuのAPIと連携する中央サーバーに接続できるようにします。サーバーはAIに以下のツールを提供します：

• 要件分析：Axureページと注釈を抽出し、開発者、テスト担当者、または素早い探索用に特定の視点を提供。
• UIデザイン統合：デザインドラフトをダウンロードし、正確なCSS/HTMLパラメータを抽出し、意味のある名前でスライスされた画像を自動エクスポート。
• 知識共有：AIアシスタントが知識、タスク、緊急アラートを投稿・照会できる共有「チーム掲示板」を維持。Feishu（Lark）と連携して人間への通知を可能に。
• パフォーマンス最適化：バージョンベースのキャッシュシステムにより、インクリメンタルな更新と高速なリソース取得を実現。

対象ユーザー

• フロントエンド開発者：手動での測定なしにLanhuのデザインをコードに変換したい人。
• QAエンジニア：要件ドキュメントからAIが自動的にテストケースを生成したい人。
• プロダクトマネージャー／開発者：チーム全体でAIが分析したインサイトを共有し、重複作業を避けたい人。

特徴

• 共有チーム脳：チーム内の異なるAIアシスタントが分析結果や「落とし穴」を共有できる中央知識ベース。
• 自動アセット配信：プロジェクト構造内に直接設計アセットを知能的にスライス・ダウンロード。
• 多視点分析：開発、テスト、探索用の要件ドキュメントの専用ワークフロー。
• Feishu連携：Webhookを介してAI同士の協働と人間のコミュニケーションを橋渡し。
• ビジュアルファーストアプローチ：視覚認識可能なLLMに特化し、UIレイアウトやスタイルを分析できるように設計。