Metadata-Version: 2.4
Name: loom-memory-mcp
Version: 0.2.1
Summary: Loom MCP — AI 编程的肌肉记忆,从你自己的代码库检索-组装新项目
Project-URL: Homepage, https://github.com/ailiheizi/loom
Project-URL: Repository, https://github.com/ailiheizi/loom
Author: ailiheizi
License: MIT
Keywords: ai-coding,code-assembly,create-t3-app,mcp,scaffolding
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Topic :: Software Development :: Code Generators
Requires-Python: >=3.12
Requires-Dist: anthropic>=0.40
Requires-Dist: faiss-cpu>=1.14.3
Requires-Dist: fastembed>=0.8.0
Requires-Dist: mcp>=1.2
Requires-Dist: openai>=1.0
Requires-Dist: pydantic>=2.0
Requires-Dist: tokenizers==0.22.2
Requires-Dist: tree-sitter-typescript>=0.23.2
Requires-Dist: tree-sitter>=0.25.2
Description-Content-Type: text/markdown

# loom-mcp

**AI 编程的肌肉记忆** —— 一个持续学习的代码组装 MCP server。

把你写过的代码自动收录为可复用组件，下次碰到类似需求，AI 直接从你自己的组件库里挑着用，越用越强。

## 安装

需要 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)。在 Claude Code / Cursor 等 MCP agent 里配：

```jsonc
// .mcp.json
{ "mcpServers": { "loom": { "command": "uvx", "args": ["loom-mcp"] } } }
```

或：`claude mcp add loom -- uvx loom-mcp`

首次运行自动在 `~/.loom/` 初始化个人组件库（内置种子候选）。

## 工具

- `loom_propose(idea_json)` — 对想法返回每个能力 seam 的 2-3 个候选 + 架构取舍
- `loom_plan_from_choices(idea_json, choices_json)` — 选择 → 装配计划
- `loom_get_files(plan_json)` — 物化成完整 create-t3-app 项目文件
- `loom_ingest(paths, seam_hint?, description?)` — 收录你写的代码进组件库

## 工作流

说想法 → propose 给候选梯度（agent 帮你挑，不确定才问）→ get_files 返回完整项目
→ 写盘 + `pnpm install` + 填 `.env` + `pnpm dev`。写完新代码 `loom_ingest` 收录，越用越强。

全程本地、零网络、零 key（检索/物化不调 LLM）。信任飞轮：常用的候选浮顶，久不用的沉底。

详见 [项目主页](https://github.com/ailiheizi/loom)。

## 许可

MIT
