项目简介

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的应用后端，旨在与兼容的LLM客户端（如Claude桌面版）协同工作。它核心功能是通过提供结构化的数据（链接资源）和可调用的功能（工具），增强LLM在管理和利用用户浏览信息方面的能力。

主要功能点

• 智能收集链接: 通过学习您的浏览模式（例如，在Reddit或Hacker News上如何识别感兴趣的内容），自动为您收集感兴趣的链接。
• 组织和标注: 允许您为收集到的链接添加评分、标签和个人笔记，方便后续查找和管理。
• 数据查询: 提供工具，让您可以通过自然语言向LLM提问，查询您保存的链接数据，例如查找评分最高的文章、特定主题的链接或最近收集的内容。
• 生成阅读列表: 将您 curated 的链接整合成易于阅读的格式。
• 可视化兴趣: 分析您的收藏，生成标签云等可视化图表，帮助您了解自己的兴趣分布。
• 同步浏览历史: （可选功能）可以导入浏览器历史记录，让LLM学习您自然的浏览习惯并发现未曾特意保存的感兴趣内容。

安装步骤

1. 下载项目: 将该GitHub仓库的代码下载到您的计算机上。
2. 打开终端: 打开命令行工具（Windows上为命令提示符或PowerShell，Mac/Linux上为终端）。
3. 进入项目目录: 使用 'cd' 命令导航到您下载的项目文件夹。例如，如果您下载到"Downloads"文件夹下的"browser_mcp"文件夹，命令可能是 'cd Downloads/browser_mcp'。
4. 安装依赖: 运行命令 'npm install' 下载并安装项目所需的依赖库。

服务器配置（供MCP客户端参考）

将以下配置信息添加到您的MCP客户端（例如Claude桌面版）的MCP服务器设置中。这告诉客户端如何启动并连接到此服务器。

{
  "mcpServers": {
    "personal-link-garden": {
      "command": "node",
      "args": ["src/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

• '"personal-link-garden"': 您为这个服务器起的名字，可以在客户端中识别它。
• '"command"': 启动服务器的可执行文件，这里是 Node.js 运行时。
• '"args"': 传递给 Node.js 的参数，这里指定运行 'src/index.js' 文件（即MCP服务器代码）。
• '"env"': （可选）为服务器进程设置环境变量。

完成配置后，请根据客户端的指示（通常是重启应用）来启动服务器。

基本使用方法

1. 连接测试: 启动客户端后，打开一个新对话，尝试询问LLM是否看到了您的“个人链接花园”工具。如果连接成功，LLM应该会确认并提供入门帮助。
2. 与LLM互动: 通过自然语言指令与LLM互动，利用服务器提供的工具。例如，您可以说：“我想教你如何浏览 Reddit。能帮我开始一个Reddit首页的学习会话吗？” 或 “你能帮我查一下数据库里评分最高的AI文章吗？”
3. 管理链接: 按照LLM的指引，通过对话来收集、标记和查询您的链接。