我用 MCP 给小程序开发做了个 AI 副驾驶，开源了

用户5804817002928
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我用 MCP 给小程序开发做了个 AI 副驾驶，开源了

小程序开发有几个反复出现的痛点：

  • 审核被拒不知道原因，改了 5 次还不过
  • 包体积超了 2MB，不知道哪个文件占大头
  • 编译报错一堆，AI 看不懂错误日志
  • 发版流程繁琐，每次都要手动操作 5 步

我花了几个月做了一个 MCP Server，让 Cursor / Claude Desktop / Kiro 里的 AI 直接操作微信开发者工具、分析项目、自动修复问题。

28 个工具，零配置，不需要密钥，开源免费。先看效果 👇

30 秒看效果

先不讲原理，直接看三个场景的实际效果。

场景 1：一句话审核预检

对 AI 说："帮我检查这个项目能不能过审"

AI 调用 wechat_compliance_check，返回：

{
  "status": "HAS_ISSUES",
  "summary": "⚠️ 发现 3 个高危问题、2 个建议优化项（共检查 32 条规则）",
  "issues": [
    {
      "ruleId": "CP001",
      "severity": "error",
      "file": "app.json",
      "message": "未检测到隐私协议弹窗配置。2023年10月起必须配置 usePrivacyCheck。",
      "suggestedPatch": "在 app.json 中添加 \"usePrivacyCheck\": true"
    },
    {
      "ruleId": "CP002",
      "severity": "error",
      "file": "pages/index/index.js",
      "line": 8,
      "message": "在 onLoad 中直接调用 wx.authorize，属于'进入即弹窗'违规。",
      "suggestedPatch": "将 wx.authorize 调用移至按钮的 bindtap 事件处理函数中"
    },
    {
      "ruleId": "CP014",
      "severity": "error",
      "file": "utils/api.js",
      "line": 3,
      "message": "检测到 HTTP 明文请求 'http://api.example.com'，正式版强制 HTTPS。",
      "suggestedPatch": "将 http:// 替换为 https://"
    }
  ],
  "passedRules": 29,
  "totalRules": 32,
  "_meta": { "actionTaken": "compliance_scan", "durationMs": 18 }
}

关键点：AI 拿到这个结果后会自动帮你修复（改代码 → 再跑一遍验证 → 直到全绿）。

场景 2：包体积超了怎么办

对 AI 说："分析一下包体积，帮我优化"

AI 先调用 wechat_package_size：

{
  "status": "WARNING",
  "totalSize": "2.3MB",
  "mainPackage": "1.8MB",
  "limit": "2MB",
  "overLimit": true,
  "topFiles": [
    { "path": "miniprogram_npm/vant-weapp", "size": "420KB", "percent": "18.2%" },
    { "path": "miniprogram_npm/lodash", "size": "310KB", "percent": "13.5%" },
    { "path": "images/banner.png", "size": "280KB", "percent": "12.2%" }
  ],
  "bombs": ["lodash（建议用 lodash-es 按需引入）", "vant-weapp（建议开启按需引入）"],
  "suggestedActions": [
    { "tool": "wechat_subpackage_suggest", "reason": "主包超限，建议分包" }
  ]
}

AI 发现主包超了，自动调用 wechat_subpackage_suggest：

{
  "status": "OK",
  "strategy": "按目录分包",
  "suggestedConfig": {
    "subpackages": [
      { "root": "pages/shop", "pages": ["list/list", "detail/detail", "cart/cart"] },
      { "root": "pages/user", "pages": ["profile/profile", "settings/settings"] }
    ],
    "preloadRule": {
      "pages/index/index": { "network": "all", "packages": ["pages/shop"] }
    }
  },
  "estimatedMainSize": "1.2MB",
  "savedSize": "600KB"
}

从发现问题到给出完整分包方案 + 预加载配置，全程 AI 自动完成。

场景 3：编译报错自动修复

对 AI 说："编译报错了，帮我修"

AI 调用 wechat_diagnose，触发编译并捕获错误：

{
  "status": "COMPILATION_FAILED",
  "errors": [
    {
      "file": "pages/shop/list/list.js",
      "line": 12,
      "message": "Cannot find module '../utils/format'",
      "type": "MODULE_NOT_FOUND",
      "agentActionHint": "READ_FILE_AND_PATCH"
    },
    {
      "file": "app.json",
      "line": 5,
      "message": "Page 'pages/old/old' not found",
      "type": "CONFIG_ERROR",
      "agentActionHint": "FIX_CONFIG"
    }
  ],
  "retryCount": 0,
  "maxRetry": 5
}

AI 看到 agentActionHint，自动执行：

  1. 读取 list.js 第 12 行 → 发现引用路径错了 → 修复
  2. 打开 app.json → 删除不存在的页面路径
  3. 再次调用 wechat_diagnose 验证
{
  "status": "COMPILATION_OK",
  "summary": "✅ 编译通过，0 个错误。",
  "retryCount": 1
}

报错 → 修复 → 重编译 → 验证，闭环自动化。 如果修了 5 次还没好，熔断机制会强制停止，把错误展示给你人工处理。

为什么是 MCP 而不是 CLI 脚本

你可能会问：这些事情写个 shell 脚本不也能做？

对比传统 CLI 脚本MCP Server
AI 能调用吗❌ 需要人工复制粘贴✅ AI 直接调用，无需人工介入
返回格式纯文本日志结构化 JSON，AI 能理解并行动
错误处理人看日志找问题AI 自动解析 + 定位 + 修复
闭环能力无报错→修复→重试→验证，全自动
跨 IDE每个 IDE 写一遍插件一次开发，Cursor/Claude/Kiro 通用
配置成本写脚本 + 调试npx 一行命令，零配置

核心设计理念：

1. 契约型 JSON — 工具返回不只是数据，是驱动 AI 行为的指令。agentActionHint: "READ_FILE_AND_PATCH" 告诉 AI "你应该去读这个文件并修复"。

2. 自动恢复链路 — 微信 CLI 经常因为"项目未打开""端口未启动"等原因失败。工具内置了 open → reset → retry 的恢复链路，大部分情况下用户无感知。

3. 熔断机制 — AI 修复代码可能越修越错。当重试次数达到上限（默认 5 次），强制停止并把完整错误历史展示给用户，避免无限循环。

28 个工具一览

层级定位工具
L1 基础操作微信 CLI 的 AI 接口login / preview / upload / build_npm / open / close / reset
L2 项目分析纯本地推理，不需要网络project_info / package_size / page_list / config_validate / dependency_check / subpackage_suggest / audit / compliance_check
L3 智能流程闭环自动化，AI 全程驱动diagnose / publish / init_project / self_test / ready_check
鸿蒙设备HDC 设备操作（附赠）list_devices / install / uninstall / start / log / file_push / file_pull / ready_check

其中 L2 层的 8 个工具是纯本地分析，不调用任何外部 API，不需要网络，不需要密钥。这是和竞品最大的差异 — 别人只是 CLI 的代理，我们能理解项目。

30 秒配置

Cursor

编辑 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "harmony-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@yujiamei/harmony-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json（Mac: ~/Library/Application Support/Claude/，Win: %APPDATA%\Claude\）：

{
  "mcpServers": {
    "harmony-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@yujiamei/harmony-mcp"]
    }
  }
}

Kiro

编辑 .kiro/settings/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "harmony-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@yujiamei/harmony-mcp"]
    }
  }
}

就这么多。 不需要密钥，不需要 AppSecret，不需要登录任何平台。保存配置后重启 IDE，对 AI 说"帮我检查小程序项目"就能用了。

⚠️ Windows 用户如果 npx 有问题，可以先全局安装：npm install -g @yujiamei/harmony-mcp，然后 command 改为 "harmony-mcp"，args 改为 []。

技术架构（给好奇的同学）

┌─────────────────────────────────────────┐
│         AI IDE (Cursor/Claude/Kiro)      │
└────────────────────┬────────────────────┘
                     │ stdio (JSON-RPC)
┌────────────────────▼────────────────────┐
│          harmony-mcp (MCP Server)        │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 智能流程                        │
│  diagnose（编译闭环）/ publish（一键发版） │
│  ↕ 编排 L1+L2，契约 JSON 驱动 AI 行为    │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: 项目分析                        │
│  合规预检(32规则) / 体积分析 / 分包引擎   │
│  Linter(14规则) / 归因引擎 / 框架探测     │
│  ↕ 纯本地推理，不需要网络                 │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: 基础操作                        │
│  login / preview / upload / build_npm    │
│  ↕ 调用微信 CLI + 自动恢复链路            │
├──────────────────────────────────────────┤
│  鸿蒙模块: 8 个 HDC 设备操作工具          │
└────────────────────┬────────────────────┘
                     │
        ┌────────────▼────────────┐
        │  微信开发者工具 CLI      │
        │  鸿蒙 HDC 命令行        │
        └─────────────────────────┘

技术栈：TypeScript + @modelcontextprotocol/sdk + Zod 参数校验 + stdio 传输。

和竞品的区别

harmony-mcp（本项目）wechat-mcp-serverminiprogram-ci
需要密钥❌ 不需要✅ 需要✅ 需要
项目分析能力✅ 32 合规规则 + 14 Linter + 归因引擎❌ 只做 CLI 转发❌ 只做上传
AI 行为驱动✅ 契约型 JSON❌ 纯文本返回❌ 不是 MCP
编译闭环✅ 报错→修复→重编译❌❌
零配置✅ npx 一行⚠️ 需要配置密钥⚠️ 需要下载密钥文件
鸿蒙支持✅ 8 个工具❌❌

一些数字

指标数据
工具数28（微信 20 + 鸿蒙 8）
合规规则32 条（覆盖 2026 年高频驳回场景）
Linter 规则14 条（运行时性能 + 规范）
合规扫描耗时~20ms（纯本地，不需要网络）
单测121 个，vitest
包体积发布包 < 100KB（纯 TypeScript，零运行时依赖）

接下来要做的

  • MCP Tasks 异步化 — 大项目发版耗时 30s+，接入异步任务避免 IDE 断线
  • UniApp / Taro 深度适配 — 跨端框架编译产物智能识别
  • 社区共建 — 欢迎提交自定义合规规则 PR

链接

🔗 GitHub：github.com/xiaoxuzhu30…

📦 NPM：npx -y @yujiamei/harmony-mcp

📖 Prompt 指令库：github.com/xiaoxuzhu30…

如果觉得有用，给个 Star ⭐ 就是最大的支持。

💬 你在用 Cursor / Claude 开发小程序时遇到过什么痛点？评论区聊聊，说不定下个版本就能解决。

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