使用说明（简要、可操作）

项目简介
- Brain Ecosystem 是一个面向 LLM 的自学习后端框架，围绕 MCP（Model Context Protocol）构建。它通过 MCP 服务器暴露资源、工具、提示模板等能力，供 LLM 客户端以标准化的 RPC 调用获取上下文、执行外部功能、渲染对话模板等。
主要功能点
- MCP 服务器核心：实现基于 MCP 的请求/响应/通知流程，提供多传输通道（stdio、SSE、HTTP-REST 形式的 MCP），对外提供统一的 JSON-RPC 接口。
- 资源与数据访问：通过一组“资源/存储”相关的仓库与服务，支持资源的注册、查询、持久化等。
- 工具注册与执行：通过 MCP Tool 注册器，将各类工具暴露为可远程调用的接口，LLM 可以调用外部能力（如查询、计算、接口调用等）。
- Prompts 与模板：支持提示模板与内容模板（Prompts/Templates），帮助标准化和定制化 LLM 交互。
- 会话与跨脑协作：包含跨脑通信、记忆、知识图谱等子系统，提供上下文共享与知识迁移能力。
- 安全与健壮性：实现了监控、守护进程、错误处理、热重启、日志轮换等机制，确保 MCP 服务稳定运行。
安装步骤
- 下载源码并安装依赖
  - 在项目根目录执行安装：npm install
- 构建全部包
  - npm run build
- 启动 MCP 服务器（示例）
  - 通过命令行启动脑核心守护进程（示例：前台运行方式）
    - brain daemon --config /path/to/marketing-brain.config.json
  - 或者直接运行 Marketing Core 的入口（根据项目 CLI 的实现方式）
    - node packages/marketing-brain/dist/index.js daemon --config /path/to/marketing-brain.config.json
- 服务器将暴露 MCP 相关接口，客户端可按 MCP 标准通过 JSON-RPC 调用与之通信
服务器配置（JSON，供 MCP 客户端连接用）说明：以下配置用于指导 MCP 客户端如何启动并连接到 MCP 服务器。具体的路径需按部署环境替换为实际绝对路径；MCP 客户端仅需要读取 server、command、args 等字段来启动并连接服务。 { "serverName": "marketing-brain", "description": "MCP 服务器：Brain Ecosystem 的 Marketing 子系统，提供资源、工具与 Prompts 上下文服务", "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/brain-ecosystem/packages/marketing-brain/dist/index.js", "daemon", "--config", "/absolute/path/to/marketing-brain.config.json" ], "connect": { "transports": [ { "type": "stdio" }, { "type": "sse", "endpoint": "http://localhost:7781/sse" }, { "type": "websocket", "endpoint": "ws://localhost:7781/ws" } ] }, "notes": "以上路径为示例，请替换为实际部署路径。服务支持多传输，客户端可通过任意一种传输方式接入 MCP。", "logging": { "level": "info", "logFile": "/absolute/path/to/marketing-brain.log" } }
基本使用方法
- 连接方式选择
  - 使用 STDIO 的 MCP 客户端（IDE/脚本化工具通过管道与 MCP 服务对接）
  - 使用 SSE/WebSocket 的 HTTP 传输，便于云端部署与远程调用
- 调用示例（概念性）
  - 客户端向 MCP 服务器发起 JSON-RPC 请求，如读取资源、执行工具、获取 Prompts 模板等能力。
  - 服务器按 MCP 约定返回 JSON-RPC 响应，或发送通知。
- 常用操作
  - 启动 MCP 服务器，确保配置文件正确指向数据库与传输端口
  - 使用 MCP 客户端通过指定的 serverName 与传输方式发起请求
  - 使用 MCP Tools 进行工具调用，利用服务器暴露的能力完成资源检索、工具执行和模板渲染等任务

Brain Ecosystem MCP 服务器实现

服务器信息