context-use MCP 服务端实现

使用说明（Markdown）

• 项目简介

  • 该仓库实现了一个 MCP 风格的后端服务器，用于向 LLM 客户端提供资源数据、可执行工具以及上下文提示相关的接口。服务器通过一个已有的上下文/内存存储和一个轻量级的 LLM 客户端来工作，能将内存、工具等能力暴露给客户端使用。

• 主要功能点

  • 资源与提示暴露：通过 MCP 客户端可读取资源（如记忆、 Memories），以及调用系统内置工具完成数据管理、记忆操作等。
  • 工具注册与执行：通过 ContextUse 的上下文对象生成内存相关工具，并在 MCP 服务器启动时将这些工具注册给客户端，供 LLM 调用。
  • 与 PostgreSQL 存储的集成（Full pipeline 需要 PostgreSQL）：在需要持久化记忆和查询的场景中，服务器可与 PostgreSQL 存储配合使用。
  • JSON-RPC 风格通信：服务器层遵循 MCP 的请求/响应模式，便于与 Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端对接。
  • 支持多传输协议：默认通过 stdio 与本地客户端对接，也可通过 streamable-http 等方式暴露为 HTTP 服务，方便远程客户端接入。

• 安装步骤

  • 先准备 Python 环境，推荐使用虚拟环境。
  • 安装并启用 MCP 服务所需的扩展组件（通过工具命令安装）：
    • uv sync --extra mcp-use（安装用于 MCP 服务端的扩展）
  • 配置存储（如 PostgreSQL）和本地存储路径（按需使用 memory 模式或 postgres 模式）。
  • 启动 MCP 服务端：
    • 通过命令行运行 python -m context_use.ext.mcp_use.run
    • 传输参数可选：--transport stdio（标准输入输出模式，适合本地客户端）或 --transport streamable-http（HTTP 传输，适合远程客户端）。若使用 HTTP 方式，请按需要指定 --host 与 --port。

• 服务器配置（MCP 客户端需要的最小启动信息，JSON 格式，包含服务器名称、启动命令与参数的示例）

  • server 名称：context-use
  • 启动命令：python
  • 启动参数：["-m", "context_use.ext.mcp_use.run", "--transport", "stdio"]
  • 说明：该配置用于在标准输入输出模式运行 MCP 服务器，客户端可通过 MCP 进行 JSON-RPC 交互。若要使用 HTTP 传输，请将 transport 设置为 "streamable-http" 并在服务器端暴露的主机/端口上对接。

• 基本使用方法

  • 1. 先确保数据库（如果使用 PostgreSQL）和本地存储目录就绪。
  • 2. 启动 MCP 服务端：运行 python -m context_use.ext.mcp_use.run，默认将以 streamable-http 模式启动（如需 stdio，传入 --transport stdio）。
  • 3. 在 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 等）中添加一个 MCP 服务器配置，应用服务器名 context-use，启动命令与参数如上所示（客户端无需实现服务器端逻辑，只需要连接到服务器进程）。
  • 4. 客户端启动后，服务器将暴露资源、工具等能力，允许 LLM 调用外部功能、查询记忆和执行相关任务。
  • 5. 如遇到 PostgreSQL、内存管线等的设置问题，请参照 ContextUse 的配置说明进行逐步配置，确保服务端能正确连接存储和 LLM 客户端。

• 额外注意

  • MCP 服务端需要以一个完整的 ContextUse 上下文（storage、store、llm_client）来运行，确保服务器能够注册工具并对外暴露。
  • 服务器默认名称和版本在 server.py 中定义，若需要自定义，请在创建服务器时传入不同的 name 与 version 参数。