项目简介

Chonost Manuscript OS是一个综合性平台，包含一个基于FastAPI的MCP（Model Context Protocol）编排器、一个React/Tauri桌面客户端（Craft IDE）和一个可重用的UI组件库。其核心目标是为AI辅助手稿创作工具提供一个模块化且易于实验的基础。通过标准化的MCP协议，它能管理资源、执行工具和定义Prompt模板，为LLM应用提供安全、可扩展的上下文服务。

主要功能点

MCP服务编排: 提供标准化的'/mcp/servers'（服务器发现）、'/mcp/tools'（工具列表）、'/mcp/call'（工具调用）和'/mcp/status'等JSON-RPC接口，允许LLM客户端发现并调用后端能力。
资源管理: 能够通过工具（如模拟的内存工具）创建、管理和查询实体及关系，实现知识图谱式的上下文数据托管。
工具集成: 支持通过多种传输协议（HTTP、Stdio、Docker等）集成外部工具，例如模拟的Codacy代码分析、GitHub操作、Notion数据同步等。
AI辅助工作流: 集成AI智能体（如Code Review Agent和Memory Thinking Agent），支持AI驱动的代码审查、版本管理和上下文感知决策。
多平台客户端: 提供一个React/Tauri桌面客户端（Craft IDE），用于文件管理、内容编辑（Markdown/白板）、AI聊天和插件扩展。
微服务架构: 采用FastAPI后端、Postgres数据库、Redis缓存和Qdrant向量数据库的Docker Compose部署栈，确保可伸缩性和模块化。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/billlzzz10/Chonost-manifest-os.git
cd Chonost-manifest-os

安装JavaScript依赖:
```
npm install
```

安装Python依赖:

cd services/api-server
pip install -r requirements.txt

启动Docker Compose服务 (推荐): 这会启动API服务器以及Postgres、Redis、Qdrant等数据库服务。

# 从仓库根目录执行
docker-compose up -d

或者，您可以手动启动API服务器：

cd services/api-server
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

启动前端客户端 (可选): 如果您想运行桌面客户端，请在新终端中执行：
```
cd craft-ide
npm run dev
```

服务器配置

MCP客户端需要配置与Chonost MCP服务器（即编排器）通信的HTTP端点。编排器会负责将工具调用路由到内部或外部的实际MCP服务。

以下是MCP客户端连接Chonost MCP编排器的配置示例（以JSON格式表示）：

{
  "mcp_orchestrator": {
    "name": "Chonost MCP Orchestrator",
    "kind": "http",
    "url": "http://localhost:8000", // MCP服务器的基URL，其MCP接口在/mcp路径下
    "description": "Chonost AI辅助手稿创作MCP编排器",
    "version": "2.2.0"
  }
}

'mcp_orchestrator': 这是Chonost MCP编排器本身的配置。客户端通过此'url'连接到编排器。编排器提供的MCP API路径通常在'/mcp'下（例如，'/mcp/servers', '/mcp/tools', '/mcp/call', '/mcp/status'）。

基本使用方法

访问健康检查: 确保MCP服务器正常运行。访问 'http://localhost:8000/health'，应返回 '{"status": "healthy", "service": "mcp-orchestrator", "version": "2.2.0"}'。
列出可用MCP服务器: 发现编排器集成的所有MCP服务（例如：'filesystem', 'github', 'notion', 'codacy', 'memory', 'sequentialthinking'等）。访问 'http://localhost:8000/mcp/servers'。
列出可用MCP工具: 查看所有MCP服务提供的工具列表。访问 'http://localhost:8000/mcp/tools'。

调用MCP工具 (示例：代码审查): 模拟LLM客户端调用代码审查工具。向 'http://localhost:8000/mcp/call' 发送 'POST' 请求，'Content-Type: application/json'，请求体应遵循'MCPCallReq'模型：

{
  "server": "codacy", // 指定要调用工具的服务名称 (例如: codacy, memory, github等)
  "tool": "lint",      // 指定要调用的工具名称 (例如: lint, create_entities, pr_create_smart等)
  "arguments": {
    "file_path": "your_project/src/example.js", 
    "content": "function example() { console.log('hello'); }"
  }
}

服务器将返回代码审查结果。

通过前端界面交互: 运行Craft IDE客户端 ('npm run dev')，它将连接到MCP服务器，提供AI辅助写作、代码审查和项目管理功能。

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