Claude Cognitive MCP 服务器

关键词

模型上下文服务资源管理工具执行提示模板渲染JSON-RPC

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  • 项目简介

    • claude-cognitive 是一个面向 Claude 系列模型的综合后端系统，包含内置的内存管理、学习、分析与 agent 模型等组件。该仓库还实现了基于 MCP 的服务端能力，能够向 LLM 客户端提供统一的上下文数据源、工具调用能力以及可渲染的提示模板。
    • MCP 服务器在本项目中承担“资源托管与访问”、“工具注册与执行”、“Prompt 模板渲染”的核心职责，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持多种传输协议以满足不同场景的交互需求。

  • 主要功能点

    • 资源与内存管理：提供对“资源/记忆/观察”等上下文数据的托管与访问能力，用于向 LLM 提供上下文。
    • Tools/Tools 调用：注册并执行外部工具，支持 LLM 调用外部功能以扩展能力。
    • Prompt/模板渲染：定义和渲染提示模板，支持可定制的 LLM 交互模式。
    • JSON-RPC 通信：服务器通过 JSON-RPC 收发请求和通知，与前端或客户端进行上下文服务交互。
    • 传输协议灵活：设计初衷是支持 STDIO、HTTP/WS/SSE 等多种传输协议以适配不同部署环境。
    • 与 Mind/Hindsight 集成：MCP 服务端可以接入 Mind 知识与记忆能力，提供持续的上下文服务能力。

  • 安装步骤

    • 克隆仓库后，在项目根目录执行安装依赖的标准流程（如 npm install）。
    • 构建与运行 MCP 服务器的步骤在项目文档中有对应说明，请参考 README 与构建脚本以确保 dist 产物可用。

  • 服务器配置

    • MCP 客户端需要至少提供服务器的启动命令和参数来建立连接。下面给出一个示例配置思路，实际字段以 MCP 客户端实现的约定为准：
    • JSON 配置示例（说明性文本，不作为代码块呈现，客户端不需要额外依赖）： { "name": "claude-cognitive-mcp-server", "transport": "stdio", "http": { "port": 8080, "host": "0.0.0.0", "cors": true, "sessionTimeout": 1800000 }, "version": "1.0.0", "command": "node", "args": ["dist/mcp/index.js", "--transport", "stdio"] }
    • 说明
      • name：服务器对外标识名称，便于在多个 MCP 服务中区分。
      • transport：默认传输类型，这里采用 stdio，后续也可切换为 http（需要使用 http 配置）。
      • http：若使用 HTTP 传输，需要配置端口、主机、跨域等参数以及会话超时设置。
      • version：服务器版本标识，便于对齐客户端与服务器版本。
      • command/args：MCP 服务端的启动命令及参数，客户端据此启动并连接到服务。

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器后，MCP 客户端通过配置的启动命令和参数建立连接，发送资源读取、工具调用、Prompt 获取等请求，服务器返回标准的 JSON-RPC 响应或通知。
    • 通过服务器暴露的工具和资源接口，LLM 客户端能在会话中获取上下文并执行外部功能，提升对代码库的理解与交互能力。

  • 运行与扩展

    • 本实现具备跨传输协议的扩展潜力，未来可扩展到 SSE/WebSocket 等通道，提升并发与实时性。
    • 与 Mind/Hindsight 的深度整合为 MCP 提供丰富的语义上下文数据源，提升 LLM 对代码库的理解与推理能力。

  • 备注

    • 该仓库中已经包含了 MCP 相关的处理器、工具定义、以及服务器端核心组件（具体实现文件位于 src/mcp/），可作为 MCP 服务器实现的完整参考。确保运行环境具备 Node.js 版本要求，并按项目文档完成依赖安装与构建流程。

服务器信息

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