Claude Kaizen MCP 服务端

关键词

进程挖掘工具序列过程模型报告诊断聚类分析

使用说明（Markdown 格式）

项目简介

  • 本仓库实现一个 Kaizen 分析型 MCP 服务器，作为 ClaudeCode 插件生态的一部分，提供多种面向会话、工具序列、过程模型、模式分析等的 MCP 工具接口。服务器内部通过 FastMCP 实现对外暴露的工具端点，供 MCP 客户端调用并获得结构化的返回数据。

主要功能点

  • extract_tool_sequences：从 JSONL 转录文本中提取会话的工具调用序列。
  • discover_process_model：使用 PM4Py 的启发式矿工，从工具序列生成可读的过程模型表示。
  • check_conformance：对目标序列与参考序列进行基于标记和 Token 的符合性诊断，返回逐条的诊断信息。
  • find_frequent_patterns：对工具调用序列进行 PrefixSpan 挖掘，给出高频模式及其支持度。
  • detect_frustration_signals：基于正则表达式对用户文本中的纠错、否定、打断、挫折等信号进行检测，输出结构化结果。
  • cluster_sessions：将会话序列聚类成若干簇，并给出每簇的工具集特征画像。
  • open_dashboard：提供仪表板的 URL，使得客户端能够获取可打开的监控仪表端点。

安装与运行

  • 环境与依赖：该服务依赖 Python 3.11 及若干数据分析/可视化库（如 PM4Py、pandas、prefixspan、scikit-learn、panel、hvplot、holoviews 等）。确保环境中可安装这些依赖。
  • 运行方式：使用 MCP 客户端通常通过 MCP 框架加载服务端脚本并以 JSON-RPC 方式调用。该服务器文件内置了主入口，使用 UV 框架启动时会在独立后台运行，提供异步工具接口。
  • 简单示例（非代码块，供理解）：
    • 启动命令通常为：uv run --active --script plugins/agentskill-kaizen/mcp/server.py
    • 启动后服务器将暴露名为 kaizen-analysis 的 MCP 服务，你可以通过 MCP 客户端按工具名称调用相应的接口。

服务器配置（JSON 配置示例，供 MCP 客户端加载）

  • 服务器名称（server name）: kaizen-analysis
  • 启动命令（command）: uv
  • 启动参数（args）: ["run", "--active", "--script", "plugins/agentskill-kaizen/mcp/server.py"]

可选说明

  • MCP 客户端主要通过 JSON-RPC 机制向服务器发起请求（如提取工具序列、发现过程模型、进行一致性检查等），并接收结构化的 JSON 响应。
  • 单机部署时，请确保环境变量与依赖正确配置，尤其是对外部 API 的访问与 Python 环境的版本要求（Python 3.11+，以及相应的包版本）。

基本使用方法

  • 启动服务器后，可在 MCP 客户端依次调用六大工具接口，获取结构化数据以驱动 Claude Code 的分析、推理和工作流。
  • 对于测试与集成，可参考仓库中的测试用例，了解输入输出样式、字段名称及数据结构，以确保对接时能够正确解析返回值。
  • 如需查看仪表盘或健康信息，请使用 open_dashboard 工具获取仪表板 URL，或通过健康相关工具进行状态查询。

关键词 进程挖掘, 工具序列, 过程模型, 报告诊断, 聚类分析

分类ID 6

服务器信息

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