🤖 AI 编程

在线 + 本地双模式 AI 编程，让 AI 充分了解你的 V8 API 与数据库结构

平台全部源码开源：https://gitee.com/ITdos/microi.net

在线 AI 默认不需要向量数据库

平台已内置“大模型关键词扩展 + 权限感知 Schema/Skill 搜索 + 准确字段回读”。未开启 mic_ai.EnableVectorDatabase 时，不安装 Ollama、nomic-embed-text 和 Qdrant 也可使用 NL2SQL、NL2V8 与在线 AI 数据分析；默认模式部署更轻、启动更快、Schema 更新更及时。只有确有高度模糊语义召回需求时，才建议把向量数据库作为增强通道启用。

📌 推荐提示词

推荐工作流

先通过 Microi吾码 AI 开发工具：VS Code 插件 + CLI 完成服务器登录、Skills 与 MCP 初始化。纯命令行用户运行 microi init --pull 后，应新开一个 AI 对话，让 Codex、Claude Code 或 Trae 加载新增 MCP。

提示词不需要重复粘贴全部 V8 API，也不要写真实密码。只需明确目标租户、需求事实源、交付范围、写入闸门和验收标准。

最短可用提示词

text

使用当前工作区已经配置好的 Microi MCP 和 microi.skills，为【目标 OsClient】完成
【具体需求】。先调用 microi_get_status 核对 API Server、OsClient 和登录用户，再读取
现有业务蓝图、数据库结构、菜单、接口、事件、工作流和在线应用；不要猜字段或重复
创建已有资源。

先给出业务蓝图、菜单树、数据关系、状态机和 Manifest dry-run，列明会新增/修改的资源；
我确认后再真实写入。写入后逐项远端回读，运行 microi_validate_system、必要的接口与
Playwright 验收，并报告本地未推送、远端较新和冲突数量。不要只给方案或示例代码。

完整系统交付提示词模板

把方括号内容替换成真实信息；没有的资料可删除对应行。

text

你是资深企业架构师、业务产品经理、Microi吾码低代码/V8 工程师、UI/UX 设计师和
自动化测试工程师。请使用当前工作区已注入的 Microi Skills，并只使用指定 MCP
【MCP 名称】操作【API Server】【OsClient】。

目标：交付一套可实际运行的【系统名称】。
需求事实源：【需求文档路径 / 现有系统说明 / 截图目录】。
验收入口：【PC/H5 地址】；测试帐号从安全环境或已登录浏览器读取，不得写入文档、
源码、命令行输出或提交记录。

一、事实盘点
1. 先调用 microi_get_status，明确回报当前 API Server、OsClient 和登录身份；不一致立即停止写入。
2. 读取需求文档、业务蓝图、实时 Schema、索引、菜单、角色、接口引擎、V8 事件、
   工作流、页面/打印和在线应用。已有能力采用幂等升级，不重复建表、菜单或接口。
3. 关系基数、状态机、权限或资金/库存口径无法从事实源确定时，列为真正阻塞项；
   其它可由 Schema、Skills、MCP 或浏览器发现的问题自行查明，不反复询问。

二、规划与写入闸门
4. 更新或生成可持续维护的业务蓝图，列出角色、两级菜单树、表关系、状态流转、
   接口、按钮、任务、工作流、页面、打印和验收标准。
5. 调用 microi_get_manifest_schema 形成 Manifest，依次执行 microi_plan_system 和
   microi_generate_system(dryRun:true)。先展示新增、修改、跳过和风险清单。
6. 未得到我对本轮写入的明确确认前，不执行 dryRun:false；确认后再真实生成，并立即
   microi_validate_system 和逐资源回读。超时先回读，不盲目重复写入。

三、建模与体验
7. 建立符合业务语义的表、字段、唯一约束和查询索引。1:N 明细使用 TableChild；
   N:1/1:1 才使用 JoinForm。复杂业务按钮调用后端接口引擎，前端 V8 只负责交互。
8. Select、Radio、Checkbox、MultipleSelect 等选择控件必须有完整数据源，保存稳定 Key、
   展示中文 Label；列表列、搜索列、隐藏列、统计列、默认排序、移动端卡片字段都要完整。
9. 普通短字段采用合理栅格；长文本、富文本、上传、地图、代码和子表使用整行布局。
   12 个以内字段不强行分组；中等表单优先折叠分组；只有大业务域或字段很多时使用 Tabs。
10. 表格宽度、主副字段、状态样式、关键统计角标、模块标题/副标题和业务指标按真实场景设计；
    不为每个菜单堆角标，不用无意义“总数”代替业务指标。

四、数据、安全与验收
11. 测试数据只写测试租户或明确测试资源；每个核心表准备 5～10 条可重复、可清理且关系正确
    的数据。不得把测试数据伪装为生产数据，不修改真实资金、库存、积分或订单。
12. 后端代码遵守参数化查询、租户隔离、权限、幂等和分布式部署规范；定时任务和消息消费
    不能只依赖进程内锁或本机状态。
13. 完成后验证真实 API、数据库/平台回读、核心业务闭环、网络 4xx/5xx、页面错误和截图；
    涉及定时任务或消息时补充至少两节点的重复执行与故障恢复验证。
14. 最终按“源码/配置、构建、远端写入回读、自动化测试、截图、同步状态、未覆盖风险”
    分项报告。关闭本轮启动的浏览器和临时进程，不影响用户原有服务。

已有系统的局部优化提示词

text

请只优化【模块/接口/页面】的【具体问题】。先读取远端当前配置与源码，说明根因和最小
影响范围；先做 dry-run/diff，我确认后写入。保留其它正确配置和用户修改，写后回读
目标资源并运行定向测试，最后报告远端是否生效以及同步状态。不要顺带重构无关模块。

🎬 视频演示：AI本地编程环境搭建

快速在本地搭建AI编程环境

录制: Microi吾码-AI本地编程环境搭建
日期: 2026-06-08 05:50:29
录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/lvDYAP1D09

🎬 视频演示：AI快速搭建进销存系统

利用 AI + Microi吾码低代码平台，在约 20 分钟内从零搭建一套完整的进销存系统（含建表、菜单、接口引擎、表单事件）。

录制: Microi吾码-AI快速搭建进销存系统
日期: 2026-04-20 03:42:04
录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/NLLyRZ4n83

🎯 为什么说 Microi吾码做到了真正的 AI + 低代码？

传统低代码的"AI 能力"停留在建表、建表单的表层，而 Microi吾码选择了一条更本质的路径：

V8 接口引擎 = 标准 JavaScript 后端代码，AI 最擅长的就是写代码。

接口引擎代码就是标准 JavaScript，AI 可以直接生成且正确率极高
将数据库表结构、字段含义、菜单关系一键喂给 AI，AI 就能精准理解你的业务数据
在线 AI 编程：浏览器中用 DeepSeek / ChatGPT / Kimi 等工具写代码，复制粘贴到平台
本地 AI 编程：VS Code 插件或 @microi.net/cli 自动注入 Skills、Schema 与 MCP；可选择编辑器内调试，也可由 Codex/Claude/Trae 在纯终端完成交付
从 V8 代码中调用 AI 大模型：在接口引擎里直接请求 DeepSeek 等接口，实现 ReAct 模式

博主某 MES 项目：500+ 张表，大量接口引擎均由 AI 生成。

💻 本地 AI 编程（VS Code 插件 + microi.net/cli）

Microi吾码提供同一套 AI 开发能力的两个入口：VS Code 插件负责资源树、Diff、远程执行和逐行调试；@microi.net/cli 负责无需 IDE 的连接、登录、AI/MCP 初始化、代码拉取、差异检查和显式推送。两者共用工作区配置、Token、Skills、MCP 和同步基线，完整功能与命令以 AI 开发工具文档为准。

工作原理

text

安装 VS Code 插件                  npm install -g @microi.net/cli
        ↓                                      ↓
可视化添加服务器并登录               microi init --pull
        └──────────────┬───────────────────────┘
                       ↓
          AI 指令 + Skills + V8 typings + MCP
                       ↓
    实时 Schema / 业务蓝图 / V8 源码 / 在线应用上下文
                       ↓
       AI 规划 → dry-run → 确认写入 → 远端回读 → 测试
                       ↓
       VS Code 可视化调试，或 CLI/Codex 纯终端交付

初始化只建立知识与工具连接，不等于无条件修改远端。普通文件保存只标记本地变化；必须执行插件“推送当前文件”或 CLI microi push <file>，并通过冲突预检后才会写入数据库。

安装一种入口

VS Code：在扩展市场搜索 Microi吾码，适合可视化编辑、Diff 与调试。
纯命令行：执行 npm install -g @microi.net/cli，再进入工作区运行 microi init --pull。

首次生成 MCP 配置后应新开 AI 对话，已打开的 Codex/Claude/Trae 会话通常不会热加载新工具。

初始化、拉取与知识注入

插件用户执行 Microi: 初始化AI配置，需要本地源码时再点击服务器节点的“拉取此服务器代码”。CLI 用户执行：

bash

microi init --pull

两种入口都会完成以下工作：

步骤	内容
① 拉取接口引擎	所有 `ApiEngineKey.js` 保存到本地目录
② 拉取 V8 事件	所有表单 V8 事件 `.js` 保存到本地目录
③ 拉取数据库结构	表名、字段名、类型、说明、菜单树一并拉取
④ 自动生成知识库	`AGENTS.md` / `CLAUDE.md` / Copilot/Cursor 指令 / `microi.skills/` / V8 typings
⑤ 配置 MCP	幂等写入 VS Code、Cursor、Trae、Claude Code 与 Codex 配置，保留其它 MCP

知识库生成后，你在 VS Code 中打开任意 .js 文件，AI 助手已经了解：

V8 引擎完整 API（不需要你手动告诉 AI 怎么用 V8.FormEngine.GetTableData）
你的数据库表结构（AI 知道你的表叫什么，字段叫什么，业务含义是什么）
_Where 条件用法（AI 能自动写出正确的查询条件）

写代码 → 执行 → 调试，全闭环

操作	方式
AI 辅助写代码	Copilot 自动补全，或在 Copilot Chat / Claude Code 输入需求
远程执行	右键 → `Microi: 远程执行当前接口引擎`（弹出参数输入框）
逐行调试	右键 → `Microi: 远程逐行调试`，支持断点 / Step Over / 变量观察
推送保存	保存只更新本地状态；显式执行插件推送或 `microi push`，并先检查冲突

所有右下角的信息、警告和错误通知都会同步保存在 VS Code 的【输出 → Microi 吾码】中，包括微服务构建/推送、代码拉取/同步、登录和远程执行结果。日志时间使用运行 VS Code 电脑的本地时区；带按钮的通知还会记录用户最终选择，通知消失后仍可继续追查。后台身份维护使用静默状态探测，服务器临时不可达不会反复产生无内容的 GetStatus Error:；用户主动操作失败时则会保留错误码、地址和端口等诊断明细。

单独更新 AI 知识库

数据库结构发生变化后，无需重新拉取全部代码，单独执行：

Microi: 拉取数据库结构到AI知识库

CLI 用户可执行 microi pull --scope schema。两种方式都会更新当前 OsClient 的结构快照，让 AI 感知最新表结构。

效率对比

开发模式	准备上下文	写代码	执行调试	推送部署
传统手写	无	手写	打开浏览器平台	浏览器平台
在线 AI 编程	手动上传文档 + db.json	AI + 复制粘贴	浏览器平台	浏览器平台
VS Code 插件	自动注入 Skills/MCP，按需拉取	AI + 可视化编辑器	执行与逐行调试	显式推送并检查冲突
microi.net/cli	`microi init --pull`	Codex/Claude/Trae/终端	AI 通过 MCP 执行并回读	`microi push` 显式推送

🧩 AI Skills 集成指南

Skills 是一系列结构化指令文件（SKILL.md），告诉 AI 工具在特定场景下应该如何编写代码。每个 Skill 覆盖一个开发场景，包含完整的 API 用法、代码模板和安全规范。

什么是 Microi Skills

Microi Skills 是一组 AI 编程最佳实践文件，内置于平台源码中，让 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等 AI 工具在编写 Microi 平台代码时，自动遵循正确的 API 用法和安全规范。

平台源码：https://gitee.com/ITdos/microi.net
Skills 目录：https://gitee.com/ITdos/microi.net/tree/master/microi.skills

没有 Skills 时： AI 可能写出不规范的代码（拼接 SQL、缺少权限校验、参数未验证等）。

有 Skills 时： AI 自动参考 Skill 文件，生成符合平台最佳实践的代码（参数化查询、权限校验、规范的返回格式等）。

Skills 不是“可选提示”

凡是平台新增了授权、租户隔离、上传配额、私有文件、Token 续签、SSRF/CORS 或分布式执行规则，都必须同步写入官方文档、相关 Skill、VS Code 类型/知识库和平台 AI 内嵌资源。否则平台用户和 AI 都无法正确使用这些能力。发布前必须校验源码 Skills、插件 dist、VSIX、空工作区初始化产物和 AI 内嵌镜像的一致性。

平台内置 AI 的 Skill 镜像

后端 Microi.AI 会把官方仓库中的完整 Skills 清单作为嵌入资源，供当前 NL2V8EngineService 建立检索知识库，覆盖 V8、前端事件、FormEngine HTTP、文件/租户安全、系统引擎、页面/打印、UniApp、MCP 交付与测试验收；普通 Chat/ChatStream 当前不会自动注入这套完整 corpus。嵌入资源必须从 microi.skills/*/SKILL.md 机械同步，禁止长期维护另一份手工简化版；新增、删除或修改 Skill 时，源码目录、嵌入资源、项目资源清单和向量文档清单必须一起校验。公共镜像不得包含客户名称、真实 OsClient、客户域名、项目路径或定制业务枚举。

知识库 collection 名包含当前嵌入文档的 SHA-256 版本片段。新旧服务节点滚动发布时分别使用自己的版本化 collection，通过确定性 point id 幂等写入；初始化不会删除其它节点仍在使用的旧 collection。旧版本 collection 应在旧节点全部退出后由运维按保留策略清理，而不是在应用启动时抢占式删除。

完整 Skills 目录

当前官方 Skills 持续随平台版本增加，以 microi.skills/README.md 的实时清单为准，主要覆盖：

后端 V8：CRUD、SQL、表单事件、缓存、HTTP、MongoDB、MQ/MQTT、工作流、接口配置、SaaS、图片、文件、导入导出、调试、安全和爬虫；
前端 V8：字段/表单/列表事件、模板、菜单按钮、FormEngine HTTP；
平台引擎：界面、打印、数据源、任务、搜索、报表、翻译、AI、应用商城、数据库结构、表单布局、左右树表和 Microi.UI；
AI 零代码交付：业务蓝图、MCP 系统交付、前端 SDK、UniApp、移动质量、数据源映射、Playwright、性能测试、生产只读巡检和工作区规范。

完整且随版本维护的清单以源码中的 microi.skills/README.md 为准，不要在 AI 提示词里长期复制一份静态子集。

快速集成

第 1 步：使用 VS Code 插件或 CLI 生成 AI 指令（推荐）

任选一种入口：安装 Microi 吾码 VS Code 插件并执行“初始化AI配置”，或安装 @microi.net/cli 后执行 microi init --pull。两者都会安装完整 Skills，并为 Codex、GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、Trae 等生成对应项目指令。升级时按清单与哈希做差异更新，保留用户自行修改的 Skill。

无法使用插件时，再从源码手工获取：

bash

# 方式一：克隆整个平台源码（含 Skills）
git clone https://gitee.com/ITdos/microi.net.git

# 方式二：仅克隆 Skills（通过 sparse-checkout）
git clone --no-checkout https://gitee.com/ITdos/microi.net.git
cd microi.net
git sparse-checkout set microi.skills
git checkout master

将 microi.skills 文件夹放到工作区根目录。不要把全部 Skill 全文拼接成一个超长提示词；AI 应按任务类型读取相关 SKILL.md。

第 2 步：配置 AI 工具

GitHub Copilot（VS Code）

推荐方式

安装 Microi 吾码 VS Code 插件，插件会自动生成 .github/copilot-instructions.md 并引用所有 Skills，无需手动配置。

手动配置方式： 在项目根目录 .github/copilot-instructions.md 末尾追加：

markdown

## V8 引擎编码最佳实践

编写 V8 引擎代码时，参考以下 Skill 文件：
- microi.skills/v8-crud-api/SKILL.md — 增删改查
- microi.skills/v8-table-event/SKILL.md — 表单事件
- microi.skills/v8-sql-query/SKILL.md — SQL 查询
- microi.skills/v8-http-integration/SKILL.md — HTTP 集成
- microi.skills/v8-cache-pattern/SKILL.md — Redis 缓存
- microi.skills/v8-security/SKILL.md — 安全规范
- microi.skills/page-engine/SKILL.md — 界面引擎
- microi.skills/print-engine/SKILL.md — 打印引擎

也可以在对话中按需引用：

@workspace 参考 microi.skills/v8-crud-api/SKILL.md 帮我写一个用户管理的接口引擎

Cursor

方式 A：在 .cursor/rules/ 目录中添加规则文件（推荐）

创建 .cursor/rules/microi-skills.mdc：

yaml

---
description: Microi V8 引擎代码编写最佳实践
globs: ["microi-v8-engine/**/*.js"]
---

编写 V8 引擎代码时，参考以下 Skill 文件获取 API 用法和最佳实践：
- @microi.skills/v8-crud-api/SKILL.md
- @microi.skills/v8-table-event/SKILL.md
- @microi.skills/v8-sql-query/SKILL.md
- @microi.skills/v8-http-integration/SKILL.md
- @microi.skills/v8-cache-pattern/SKILL.md
- @microi.skills/v8-security/SKILL.md

方式 B：在 .cursorrules 中只写路由说明

在规则中要求 AI 按任务类型读取对应 microi.skills/*/SKILL.md；不要把全部 Skills 拼接成一个巨型 .cursorrules，否则会增加上下文噪声，也无法可靠升级用户未修改的文件。

Claude Code

在项目根目录 CLAUDE.md 中追加：

markdown

## V8 引擎编码 Skills

编写 V8 引擎代码时，参阅以下文件：
- microi.skills/v8-crud-api/SKILL.md
- microi.skills/v8-table-event/SKILL.md
- microi.skills/v8-sql-query/SKILL.md
- microi.skills/v8-http-integration/SKILL.md
- microi.skills/v8-cache-pattern/SKILL.md
- microi.skills/v8-security/SKILL.md

使用效果

配置 Skills 后，AI 代码生成质量会显著提升：

❌ 没有 Skills：

你：帮我写一个分页查询用户列表的接口引擎
AI：（可能拼接 SQL、没有权限校验、返回格式不规范）

✅ 有 Skills：

你：帮我写一个分页查询用户列表的接口引擎
AI：（参考 v8-crud-api Skill）
    ✅ 使用 V8.FormEngine.GetTableData + _Where 参数化查询
    ✅ 包含分页参数校验
    ✅ 使用 V8.CurrentUser 做权限校验
    ✅ 规范的 DosResult 返回格式

自定义 Skills

你可以为自己的业务场景创建自定义 Skill 文件：

在 microi.skills/ 下创建新目录，如 my-business/
创建 SKILL.md 文件，参考现有 Skill 的格式编写
在 AI 配置文件中添加引用路径

SKILL.md 基本格式：

markdown

# Skill 标题

你正在开发 Microi 吾码平台的 xxx 功能。

## 核心规则
- 规则1
- 规则2

## 代码模板

（代码示例）

## 常见错误
- ❌ 错误写法
- ✅ 正确写法

🔌 AI MCP 集成指南

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 制定的开放协议，让 AI 工具以标准化方式连接外部系统。Microi MCP Server（开源仓库）让 AI 工具直接连接 Microi 吾码平台，实时查询数据库结构、读取引擎代码、远程执行引擎。

当前实现边界

本节的“AI 可以调用 MCP”指 Codex、GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等已经实现 MCP Host/Agent Loop 的外部客户端。平台普通 Chat/ChatStream 使用服务端会话上下文和固定核心规范 Prompt，不检索完整知识库；NL2SQL 默认使用当前租户 Schema 关键词检索与准确字段回读；NL2V8 默认使用 Skill 镜像与当前租户 Schema 关键词检索。只有 mic_ai.EnableVectorDatabase=1 时，两条检索链路才增加 Ollama/Embedding/Qdrant 向量融合；向量服务异常会回退到关键词结果。当前 Microi.Server/Microi.AI 没有向模型注册 MCP Tools，也没有执行 tool_calls 循环，因此不会自动调用 MCP。仅在 Prompt 中写“使用 MCP”并不等于已经接入工具。

NL2SQL 当前由服务端生成不可被 JSON 伪造的授权上下文：白名单仅包含当前租户非受保护业务表；普通角色的 AI 角色策略还会与缓存的 FormEngine 列表读取权限取交集，关键词候选和可选向量候选都会在进入 Prompt 前再次过滤。执行层要求精确非空白名单，逐个校验每个 FROM/JOIN 表，拒绝注释、多语句、CTE、UNION、写操作和危险函数，并按数据库施加 MaxRows + 1 行限制与 30 秒超时。

这仍是词法安全门禁而不是 SQL AST；模型生成的动态值当前不会自动改写为数据库参数，通用 NL2SQL 也不会执行菜单 SqlWhere/SqlJoin 行级范围。带行级范围的表对普通角色失败关闭；部门、本人或关联记录范围查询必须通过经过审核、显式参数化并记录审计的业务 ApiEngine，不能把“拥有菜单读取权限”描述成“NL2SQL 已继承行级权限”。

平台在线 AI 若在后续版本增加 Tool/Agent Loop，应复用后端现有授权服务并继承当前用户和租户身份；禁止使用平台超级管理员 Token 自调用 MCP 绕过权限。模型提出工具调用后，服务端仍需校验参数、确认写操作、限制循环次数/时长/结果大小、记录审计并回读验证。

什么是 Microi MCP

Microi MCP Server 让 Codex、GitHub Copilot、Cursor、Trae、Claude Code 等外部 AI 客户端在明确权限和确认规则下读取或操作 Microi 平台——无需手工复制表结构和 V8 文档，AI 可以实时获取当前租户事实并在写后回读。

提供的 AI 能力（代表）

领域	代表能力	写入保护
状态与事实发现	当前服务器/OsClient、实时 Schema、菜单、角色、接口、事件、应用和业务蓝图	只读
全系统建模	Manifest Schema、规划、dry-run、表/字段/菜单/权限/数据源/任务生成与系统验证	真实生成需确认
V8 与接口引擎	列表、源码读取、创建、保存、运行、表单/字段/模块/流程 V8	保存前校验，写后回读
页面、打印与工作流	Page Engine、打印模板、流程拓扑、条件路线和节点代码	先校验再保存
在线 AI 应用	发现 Web/UniApp/MicroService、读取源码、创建、同步和发布	分阶段确认与版本回读
测试与运维	E2E 上下文、验收、文件、Redis、MongoDB 日志	高风险操作显式确认

完整工具清单以当前 MCP 的 tools/list 为准；Codex 大工具集场景还可通过 microi_codex 的 list_tools / describe_tool 发现原始工具。

前置条件

已部署 Microi 吾码后端服务
已安装支持 MCP 的 AI 客户端（Codex / GitHub Copilot / Cursor / Trae / Claude Code 任一）

推荐方式：VS Code 插件或 CLI（无需手工部署 MCP）

大多数用户无需手动配置 MCP

安装 Microi 吾码 VS Code 插件，或安装 @microi.net/cli 后运行 microi init --pull。VSIX 与 CLI npm 包都内置 MCP Server 和 Skills，普通用户无需克隆或构建 microi.mcp。

两种入口都会：

幂等生成 .vscode/mcp.json、.cursor/mcp.json、.trae/mcp.json、.mcp.json 和 Codex config.toml，保留用户已有 MCP；
使用工作区 Token 文件，CLI 不落盘保存密码，插件密码保存在 VS Code SecretStorage；
注入 AGENTS.md、CLAUDE.md、Copilot/Cursor 指令、V8 typings 和完整 Skills；
提供真实诊断或 microi doctor，区分“配置存在”与“MCP 当前可调用”。

流程： 安装一种入口 → 添加服务器并登录 → 初始化 AI/MCP → 新开 AI 对话 → 按需拉取代码。

以下手工配置只适用于 MCP 源码开发者或需要自建远程 SSE 的团队；普通 CLI 用户不需要执行。

手动配置：本地 stdio 模式

AI 工具在每次启动时自动拉起 MCP Server 进程。

安装

bash

# MCP Server 源码内置于平台仓库 microi.mcp 目录
git clone https://gitee.com/ITdos/microi.net.git
cd microi.net/microi.mcp
npm install
npm run build

GitHub Copilot（VS Code）

在项目 .vscode/mcp.json 中添加：

json

{
  "servers": {
    "microi": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/microi.mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "MICROI_API_URL": "https://你的API地址",
        "MICROI_USERNAME": "账号",
        "MICROI_PASSWORD": "密码",
        "MICROI_OS_CLIENT": ""
      }
    }
  }
}

Cursor

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json：

json

{
  "mcpServers": {
    "microi": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/microi.mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "MICROI_API_URL": "https://你的API地址",
        "MICROI_USERNAME": "账号",
        "MICROI_PASSWORD": "密码",
        "MICROI_OS_CLIENT": ""
      }
    }
  }
}

Claude Code (CLI)

bash

claude mcp add microi -- \
  env MICROI_API_URL=https://你的API地址 \
  env MICROI_USERNAME=账号 \
  env MICROI_PASSWORD=密码 \
  node /path/to/microi.mcp/dist/index.js

安全提示

配置文件包含敏感信息，请将 .vscode/mcp.json 和 .cursor/mcp.json 加入 .gitignore，避免提交到 Git。

远程 SSE 模式（团队 / 生产推荐）

将 MCP Server 部署为 Docker 容器，所有人连同一个 SSE 地址。

Docker 部署

bash

cd microi.mcp
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入后端地址和管理员账号
docker compose up -d

Nginx 反向代理

推荐挂载到已有 API 域名下：

nginx

# MCP SSE 端点
location /mcp/sse {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000/sse;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Connection '';
    proxy_buffering off;
    proxy_cache off;
    proxy_read_timeout 86400s;
}

# MCP 消息端点
location /mcp/messages {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000/messages;
    proxy_http_version 1.1;
}

# MCP 健康检查
location /mcp/health {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000/health;
}

验证部署

bash

curl https://api.example.com/mcp/health
# 应返回 {"status":"ok","server":"microi-mcp-server","version":"1.0.0"}

AI 工具连接 SSE

GitHub Copilot（.vscode/mcp.json）：

json

{
  "servers": {
    "microi": {
      "url": "https://api.example.com/mcp/sse",
      "headers": {
        "X-Microi-Username": "账号",
        "X-Microi-Password": "密码",
        "X-Microi-OsClient": ""
      }
    }
  }
}

Cursor（.cursor/mcp.json）：

json

{
  "mcpServers": {
    "microi": {
      "url": "https://api.example.com/mcp/sse",
      "headers": {
        "X-Microi-Username": "账号",
        "X-Microi-Password": "密码",
        "X-Microi-OsClient": ""
      }
    }
  }
}

环境变量

变量	必填	说明	示例
`MICROI_API_URL`	✅	Microi 后端 API 地址	`https://api.microi.net`
`MICROI_USERNAME`	※	登录账号（无 Token 时必填）	`admin`
`MICROI_PASSWORD`	※	登录密码（无 Token 时必填）	`password`
`MICROI_OS_CLIENT`	否	应用标识（多租户场景）	`myApp`
`MICROI_TOKEN`	※	直接传 Token（优先于账号密码）	`Bearer xxx`

使用场景示例

在支持 MCP Host 的外部 AI 客户端中配置 MCP 后，可以直接在对话中操作平台：

你：查看当前数据库有哪些表
AI：（调用 microi_get_db_schema）当前数据库共 42 张表...

你：帮我创建一个查询订单列表的接口引擎
AI：（调用 microi_get_db_schema 了解表结构 → 生成代码 → 调用 microi_create_engine 创建引擎）
    接口引擎已创建，Key 为 get-order-list...

你：执行一下看看结果
AI：（调用 microi_run_engine）返回了 20 条订单数据...

📌 四种 AI 能力对比

方案	提供的能力	适用场景
AI 开发工具（VS Code + CLI）	连接登录、Skills/typings、MCP、实时 Schema、V8 同步；插件补充资源树/Diff/断点调试，CLI 支持无 IDE 工作流	外部 AI 日常开发与完整交付
MCP Server	为具备 MCP Host 的客户端提供实时查询、保存和执行工具	AI 受控操作平台
Skills	具体场景的编码最佳实践和代码模板	编码规范，深度指导
平台在线 AI	普通会话上下文、NL2SQL Schema 双模式检索、NL2V8 Skill + Schema 双模式检索	默认关键词检索，可选向量融合；当前不自动调用 MCP

推荐组合

外部开发场景由 VS Code 插件或 CLI 建立工作区，Skills 提供规范，MCP 提供最新事实和受控执行；平台在线 AI 在 NL2SQL/NL2V8 等明确入口默认使用大模型关键词扩展与权限感知 Schema/Skill 检索，只有管理员显式开启向量数据库后才增加向量召回。MCP 是工具协议，关键词/向量索引都是检索手段，三者不能互相替代。

平台源码（含 Skills、MCP）：https://gitee.com/ITdos/microi.net

📌 Codex 接入 Microi 的要点

Codex 的帐号、订阅、安装和网络要求应以其当前官方说明为准，本页不维护容易过期的注册、支付、地区或代理教程。Microi 侧只需要完成以下步骤：

在准备作为项目工作区的目录安装并运行 @microi.net/cli：
bash
```
npm install -g @microi.net/cli
microi init --pull
```
1
2
运行 microi doctor，确认 Profile、Token、Skills、工作区指令与 Codex MCP 配置均正常。
关闭当前 Codex 对话并新开一个对话；已打开的会话通常不会热加载新增 MCP。
先让 Codex 调用 microi_get_status 核对 API Server、OsClient 和登录身份，再使用本页推荐提示词。
代理地址属于用户本机环境，不要把固定端口、地区规则、帐号、密码或 Token 写进项目文档和仓库。

如果 Codex 能看到 MCP 配置却不能调用工具，先运行 microi doctor；仍失败时，在 VS Code 插件中执行 Microi MCP: 诊断 MCP 可调用性，区分配置错误、Node 启动失败、Token 失效和服务器不可达。

🤖 AI 编程 ​

📌 推荐提示词 ​

最短可用提示词 ​

完整系统交付提示词模板 ​

已有系统的局部优化提示词 ​

🎬 视频演示：AI本地编程环境搭建 ​

🎬 视频演示：AI快速搭建进销存系统 ​

🎯 为什么说 Microi吾码做到了真正的 AI + 低代码？ ​

💻 本地 AI 编程（VS Code 插件 + microi.net/cli） ​

工作原理 ​

安装一种入口 ​

初始化、拉取与知识注入 ​

写代码 → 执行 → 调试，全闭环 ​

单独更新 AI 知识库 ​

效率对比 ​

🧩 AI Skills 集成指南 ​

什么是 Microi Skills ​

平台内置 AI 的 Skill 镜像 ​

完整 Skills 目录 ​

快速集成 ​

第 1 步：使用 VS Code 插件或 CLI 生成 AI 指令（推荐） ​

第 2 步：配置 AI 工具 ​

使用效果 ​

自定义 Skills ​

🔌 AI MCP 集成指南 ​

什么是 Microi MCP ​

提供的 AI 能力（代表） ​

前置条件 ​

推荐方式：VS Code 插件或 CLI（无需手工部署 MCP） ​

手动配置：本地 stdio 模式 ​

安装 ​

GitHub Copilot（VS Code） ​

Cursor ​

Claude Code (CLI) ​

远程 SSE 模式（团队 / 生产推荐） ​

Docker 部署 ​

Nginx 反向代理 ​

验证部署 ​

AI 工具连接 SSE ​

环境变量 ​

使用场景示例 ​

📌 四种 AI 能力对比 ​

📌 Codex 接入 Microi 的要点 ​

🤖 AI 编程

📌 推荐提示词

最短可用提示词

完整系统交付提示词模板

已有系统的局部优化提示词

🎬 视频演示：AI本地编程环境搭建

🎬 视频演示：AI快速搭建进销存系统

🎯 为什么说 Microi吾码做到了真正的 AI + 低代码？

💻 本地 AI 编程（VS Code 插件 + microi.net/cli）

工作原理

安装一种入口

初始化、拉取与知识注入

写代码 → 执行 → 调试，全闭环

单独更新 AI 知识库

效率对比

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什么是 Microi Skills

平台内置 AI 的 Skill 镜像

完整 Skills 目录

快速集成

第 1 步：使用 VS Code 插件或 CLI 生成 AI 指令（推荐）

第 2 步：配置 AI 工具

使用效果

自定义 Skills

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什么是 Microi MCP

提供的 AI 能力（代表）

前置条件

推荐方式：VS Code 插件或 CLI（无需手工部署 MCP）

手动配置：本地 stdio 模式

安装

GitHub Copilot（VS Code）

Cursor

Claude Code (CLI)

远程 SSE 模式（团队 / 生产推荐）

Docker 部署

Nginx 反向代理

验证部署

AI 工具连接 SSE

环境变量

使用场景示例

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