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# ai.shell Architecture
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## 全体構成
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ User Input │ │ aishell CLI │ │ MCP Server │
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│ (Terminal) │────▶│ (Rust) │────▶│ (Python) │
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└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
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│ │
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│ ▼
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│ ┌─────────────────┐
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│ │ Local LLM │
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│ │ (Ollama) │
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│ └─────────────────┘
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│ │
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▼ ▼
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ File System │ │ Code Analysis │
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│ Operations │ │ & Generation │
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└─────────────────┘ └─────────────────┘
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```
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## MCP Serverの主要な役割
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### 1. **LLMとの通信ハブ**
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- ローカルLLM（Ollama）との通信を管理
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- プロンプトの最適化と前処理
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- レスポンスの後処理とフォーマット
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### 2. **ツール実行エンジン**
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MCP Serverは以下のツール（関数）を提供：
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```python
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# 既存の実装から
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- code_with_local_llm() # コード生成
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- read_file_with_analysis() # ファイル読み込み＆分析
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- write_code_to_file() # コード書き込み
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- debug_with_llm() # デバッグ支援
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- explain_code() # コード説明
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- execute_command() # シェルコマンド実行
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- git_operations() # Git操作
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```
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### 3. **コンテキスト管理**
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- プロジェクトのコンテキスト保持
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- 会話履歴の管理
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- ファイルの依存関係追跡
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### 4. **セキュリティレイヤー**
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- コマンドのサンドボックス実行
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- ファイルアクセス権限の管理
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- 危険な操作の検証
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## Rust CLI ↔ MCP Server 通信
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### 通信プロトコル
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```rust
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// Rust側のリクエスト例
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struct MCPRequest {
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method: String, // "code_with_local_llm"
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params: Value, // {"prompt": "...", "language": "rust"}
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context: ProjectContext,
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}
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// MCP Server側のレスポンス
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{
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"result": {
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"code": "fn main() { ... }",
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"explanation": "This creates a simple HTTP server...",
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"files_created": ["src/server.rs"]
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},
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"error": null
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}
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```
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### 実装の流れ
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1. **ユーザー入力（Rust CLI）**
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ai> create a web server in rust
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2. **リクエスト構築（Rust）**
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- プロンプト解析
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- コンテキスト収集（現在のディレクトリ、プロジェクトタイプなど）
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3. **MCP Server処理（Python）**
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- ツール選択（code_with_local_llm）
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- LLMへのプロンプト送信
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- コード生成
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- ファイル操作
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4. **レスポンス処理（Rust）**
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- 結果の表示
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- ファイル変更の確認
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- 次のアクションの提案
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## なぜMCP Serverが必要か
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### 1. **言語の分離**
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- Python: AI/MLエコシステムが充実
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- Rust: 高速で安全なCLI実装
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### 2. **拡張性**
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- 新しいLLMの追加が容易
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- ツールの追加・変更が独立
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### 3. **再利用性**
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- 他のクライアント（VS Code拡張など）からも利用可能
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- APIとして公開可能
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### 4. **プロセス分離**
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- LLMの重い処理とUIの軽快な動作を分離
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- クラッシュ時の影響を最小化 |