dsphper/lanhu-mcp

解決的問題

Lanhu MCP 伺服器彌合了 Lanhu（一個設計交付平台）中的設計/需求文件與 AI 驅動的 IDE 之間的差距。它防止了『AI孤島』現象，即單個開發者的 AI 助手缺乏共享上下文，被迫反覆分析相同的要項。同時，它還自動化了從設計文件中提取 UI 參數和資產以用於前端實作的繁瑣過程。

工作原理

它實現了 Model Context Protocol (MCP)，允許 AI 客戶端（如 Cursor、Windsurf 或 Claude Code）連接到一個中央伺服器，該伺服器與 Lanhu 的 API 進行互動。伺服器為 AI 提供以下工具：

• 需求分析：提取 Axure 頁面和註解，為開發者、測試人員或快速探索提供特定視角。
• UI 設計整合：下載設計草稿，提取精確的 CSS/HTML 參數，並自動導出帶有語意命名的切片影像。
• 知識共享：維護一個共享的『團隊留言板』，AI 助手可在其中發布和查詢知識、任務和緊急警報，可與 Feishu（飛書）整合以實現人工通知。
• 效能優化：使用基於版本的快取系統，確保增量更新和快速資源檢索。

適用對象

• 前端開發人員：需要將 Lanhu 設計轉換為程式碼，而無需手動測量的人。
• QA 工程師：希望其 AI 能夠從需求文件中自動產生測試案例的人。
• 產品經理/開發人員：希望在團隊中共享 AI 分析的洞察，避免重複工作的人。

主要亮點

• 共享團隊腦：一個中央知識庫，允許團隊內不同 AI 助手共享分析結果和『坑點』。
• 自動資產交付：智能切片並直接將設計資產下載至專案結構中。
• 多視角分析：針對開發、測試和探索需求文件的專用工作流程。
• 飛書整合：透過 Webhook 將 AI 間協作與人類溝通橋接。
• 視覺優先方法：專為具備視覺能力的 LLM 設計，可分析 UI 排版和樣式。