flexgrid-ai

AI stack pro FlexGrid MES — MCP servery, prompt spec, tool registry.

Struktura

flexgrid-ai/
├── servers/
│   ├── mcp-flexgrid-docs/      ← RAG přes FlexGrid dokumentaci (Chroma)
│   └── mcp-flexgrid-runtime/   ← Čtení live dat z FlexGrid API (Step 2)
├── prompt-spec/
│   ├── flexgrid-core.md        ← Role, architektura, konvence (vendor-agnostic)
│   ├── flexgrid-tools.md       ← Popis MCP nástrojů
│   └── flexgrid-sessions.md    ← Workflow pro různé typy sessions
├── tool-registry/
│   └── tools.yaml              ← Jedna definice → generuje OpenAI/Gemini schémata
└── scripts/
    ├── gen-openai-tools.py
    └── gen-gemini-tools.py

Rychlý start

1. Připrav dokumentaci ve FlexGrid repo

cd ../flexgrid
pip install chromadb
docker run -d -p 8000:8000 chromadb/chroma   # nebo lokální PersistentClient

python tools/export-docs.py --chroma-url http://localhost:8000 --clear
# → naplní Chroma kolekci `flexgrid_docs` (249 chunků)

2. Spusť MCP server

cd servers/mcp-flexgrid-docs
pip install -r requirements.txt

# Lokální Chroma (PersistentClient):
python server.py

# Nebo HTTP Chroma server:
CHROMA_URL=http://localhost:8000 python server.py

3. Připoj do Claude Desktop

// ~/.claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "flexgrid-docs": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/flexgrid-ai/servers/mcp-flexgrid-docs/server.py"],
      "env": {
        "CHROMA_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Dostupné nástroje (mcp-flexgrid-docs)

Nástroj	Popis
search_docs	Sémantické vyhledávání v dokumentaci (RAG)
get_module_doc	Vrátí kompletní doc pro modul (Core, HR, Orders…)
search_patterns	Hledá best practices a architektonické vzory
list_modules	Vypíše dostupné moduly a počty chunků

Závislosti

• Chroma — vector DB pro RAG (chromadb>=0.6)
• MCP Python SDK — mcp>=1.0 (Anthropic)
• Python — 3.11+