Yapay zeka destekli proje geliştirme süreçlerini detaylı olarak takip eden Model Context Protocol (MCP) servisi

AI Proje Takipçisi, yapay zeka ile geliştirilen projelerin her adımını, metriklerini ve performansını detaylı olarak izleyen bir MCP servisidir. Proje sürecindeki tüm aktiviteleri kayıt altına alır, analiz eder ve kapsamlı raporlar sunar.

• 🚀 Proje Takibi: AI projelerinin başlangıçtan bitişe kadar her adımını izler
• 📊 Metrik Analizi: Dosya işlemleri, kod satırları, süre ve verimlilik metrikleri
• 💡 AI İçgörüleri: Akıllı öneriler, uyarılar ve optimizasyon tavsiyeleri
• 📈 Zaman Çizelgesi: Projedeki tüm olayların kronolojik takibi
• 📋 Çoklu Rapor Formatı: JSON, HTML ve text formatlarında detaylı raporlar
• 🎨 Görsel Çıktılar: Renkli terminal çıktıları ve modern HTML raporları
• 🗄️ Kalıcı Depolama: SQLite veritabanı ile güvenli veri saklama

• Node.js 18.0.0 veya üzeri
• npm veya yarn paket yöneticisi

# Projeyi klonlayın
git clone <repository-url>
cd mcp

# Bağımlılıkları yükleyin
npm install

# TypeScript kodunu derleyin
npm run build

# Servisi başlatın
npm start

# Geliştirme modunda çalıştırın (hot reload)
npm run dev

Bu servis Model Context Protocol üzerinden çalışır. Destekleyen MCP istemcileri ile bağlanabilirsiniz:

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';

const client = new Client({
  name: 'ai-project-tracker-client',
  version: '1.0.0'
});

// Servise bağlanın
await client.connect(transport);

// 1. Proje başlatın
const startResult = await client.callTool('start_project', {
  projectName: 'Örnek AI Projesi',
  description: 'Claude ile web uygulaması geliştirme',
  aiModel: 'Claude-3.5'
});

const sessionId = startResult.data.sessionId;

// 2. Adım başlatın
const stepResult = await client.callTool('start_step', {
  sessionId,
  stepType: 'analysis',
  title: 'Proje Analizi',
  description: 'Projenin gereksinimlerini analiz et'
});

const stepId = stepResult.data.stepId;

// 3. Adımı tamamlayın
await client.callTool('complete_step', {
  stepId,
  status: 'completed',
  output: { analysis: 'Gereksinimler belirlendi' }
});

// 4. Rapor oluşturun
const report = await client.callTool('generate_report', {
  sessionId,
  format: 'html'
});

• analysis - Analiz ve inceleme
• file_read - Dosya okuma
• file_write - Dosya yazma
• code_generation - Kod oluşturma
• dependency_install - Bağımlılık kurulumu
• command_execution - Komut çalıştırma
• testing - Test işlemleri
• debugging - Hata ayıklama
• optimization - Optimizasyon
• deployment - Dağıtım
• documentation - Dokümantasyon
• research - Araştırma
• planning - Planlama
• review - İnceleme
• custom - Özel işlem

• Dosya İşlemleri: Oluşturulan, değiştirilen, silinen dosya sayıları
• Kod İstatistikleri: Toplam kod satırı sayısı
• Süre Analizi: Adım ve toplam proje süreleri
• Hata İstatistikleri: Karşılaşılan hata sayıları
• Verimlilik Skoru: 0-100 arası performans değerlendirmesi
• Karmaşıklık Seviyesi: Düşük, orta, yüksek

{
  "session": { /* proje bilgileri */ },
  "steps": [ /* tüm adımlar */ ],
  "metrics": { /* performans metrikleri */ },
  "insights": [ /* AI içgörüleri */ ],
  "timeline": [ /* olay geçmişi */ ],
  "summary": { /* özet bilgiler */ }
}

Modern, responsive web sayfası formatında:

• 📈 Görsel metrik kartları
• 🎯 Adım durumu göstergeleri
• 💡 İçgörü panelleri
• 📅 İnteraktif zaman çizelgesi

Terminalde renkli ve düzenli formatlama

Proje SQLite veritabanı kullanır ve şu tabloları içerir:

• sessions - Proje oturumları
• steps - Proje adımları
• step_details - Adım detayları ve logları
• metrics - Proje metrikleri
• insights - AI içgörüleri
• timeline - Olay geçmişi

const tracker = new AIProjectTracker('/özel/yol/database.db');

await tracker.updateMetrics(sessionId, {
  totalFiles: 15,
  filesCreated: 8,
  customMetric: 'özel_değer'
});

// Proje başlat
const sessionId = await client.callTool('start_project', {
  projectName: 'E-ticaret API',
  description: 'Node.js ile RESTful API geliştirme',
  aiModel: 'Claude-3.5'
});

// Analiz adımı
const analysisStepId = await client.callTool('start_step', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  stepType: 'analysis',
  title: 'Gereksinim Analizi',
  description: 'API gereksinimlerini belirle'
});

// Kod oluşturma adımı
const codeStepId = await client.callTool('start_step', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  stepType: 'code_generation',
  title: 'API Endpoint\'leri',
  description: 'CRUD işlemleri için endpoint\'ler oluştur'
});

// Metrik güncelleme
await client.callTool('update_metrics', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  metrics: {
    totalFiles: 5,
    filesCreated: 5,
    linesOfCode: 250,
    complexity: 'medium',
    efficiency: 85
  }
});

// İçgörü ekleme
await client.callTool('add_insight', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  insightType: 'recommendation',
  title: 'Güvenlik Önerisi',
  description: 'API endpoint\'lerine rate limiting eklenebilir',
  confidence: 90
});

// HTML rapor oluştur
const report = await client.callTool('generate_report', {
  sessionId: sessionId.data.sessionId,
  format: 'html'
});

# Testleri çalıştır
npm test

# Test kapsamı raporu
npm run test:coverage

# Production build
npm run build

# NPM paketi oluştur
npm pack

1. Fork yapın
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/yeni-ozellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -am 'Yeni özellik ekle')
4. Branch'i push edin (git push origin feature/yeni-ozellik)
5. Pull Request oluşturun

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

• 📧 E-posta: [email protected]

• v1.1.0: Web arayüzü eklenmesi
• v1.2.0: Gerçek zamanlı dashboard
• v1.3.0: Slack/Discord entegrasyonu
• v2.0.0: Çoklu AI model desteği

AI Proje Takipçisi ile projelerinizi daha verimli geliştirin! 🚀