大規模なソフトウェアプロジェクトにおいて、LLMはコンテキストウィンドウの制約により、プロジェクト全体の構造を把握することが困難です。この問題に対処するため、プロジェクト構造を解析し、LLMに継続的なコンテキストを提供するソリューションが求められています。

インストールと設定

MCP対応エディタ（Cursor、Windsurfなど）で以下の設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "codelf": {
      "command": "npx",
      "args": ["@disdjj/codelf-server"]
    }
  }
}

プロンプト設計

効果的な利用のために以下のプロンプトパターンを推奨します：

コードの変更や応答前に、必ず get-project-info を呼び出してプロジェクト情報を取得してください
コード編集を完了した後は、update-project-info を呼び出してプロジェクト情報を更新してください

初期化プロセス

プロジェクトの初期設定：

init-codelf コマンドを実行し、指示に従って設定を完了します

生成されるアーティファクト

初期化後、プロジェクトルートに .codelf ディレクトリが作成され、以下のファイルが生成されます：

• project.md - ファイルツリーの解析と主要設定ファイルからのプロジェクト概要
• attention.md - 開発時の注意事項とベストプラクティス

技術的アプローチ

このソリューションは、プロジェクトのファイル構造を解析し、package.json、pyproject.toml、README.md などの重要な設定ファイルから情報を抽出します。LLMがこれらの情報を統合してプロジェクトの包括的な説明を生成し、MCPプロトコルを通じて編集セッション中にコンテキストとして提供します。

このアプローチにより、中規模から大規模のプロジェクトにおいて、コード変更の影響をより正確に判断できるようになり、開発体験が大幅に改善されます。生成されるドキュメントはそのままプロジェクトの概要資料としても利用可能な品質を備えています。