本项目是一个简单的MCP服务器实现，专注于为支持Model Context Protocol (MCP) 的AI助手提供笔记管理能力。它允许AI助手通过标准协议交互，执行记笔记、获取最新笔记和总结所有笔记等操作。笔记数据存储在本地文件 'notes.txt' 中。

主要功能点：

• 添加笔记: AI助手可以调用该服务器提供的工具来记录新的笔记。
• 获取最新笔记: AI助手可以查询该服务器提供的资源来检索最后一条记录的笔记。
• 总结所有笔记: AI助手可以获取该服务器提供的Prompt模板，用于向AI提出总结所有现有笔记的请求。

安装步骤：

1. 将该仓库克隆到你的本地计算机。
2. 打开终端或命令行，进入克隆到本地的仓库目录。
3. 确保你已安装Python 3.11及'uv'包管理器（或使用标准的'venv'和'pip'）。
4. 创建并激活一个Python虚拟环境（例如使用'uv venv'或'python -m venv .venv'）。
5. 安装项目所需的依赖包：'uv pip install -r requirements.txt' (或 'pip install -r requirements.txt')。
6. （可选）安装MCP CLI工具，如果你需要进行开发或测试：'uv add "mcp[cli]"' (或 'pip install "mcp[cli]"')。

服务器配置：

MCP服务器通常由支持MCP协议的AI客户端（如某些AI IDE、AI聊天工具等）启动和管理。你需要配置你的MCP客户端，告诉它如何启动这个笔记助手服务器。客户端通常会使用一个配置文件（例如JSON格式）来指定服务器的信息。

配置信息至少应包含服务器的一个名称、启动服务器的命令及其参数。以下是配置示例的说明（具体格式取决于你的MCP客户端）：

• 服务器名称: 为你的服务器指定一个客户端能够识别的名称（例如 '"note-taker-server"'）。
• 启动命令 (command): 指定用于启动服务器的可执行文件或命令（例如 '"python"'）。
• 启动参数 (args): 指定传递给启动命令的参数列表。对于这个项目，你需要指定运行服务器主文件 'main.py' 的路径。例如，参数列表可能是 '["ABSOLUTE/PATH/TO/main.py"]'。

请将 '"ABSOLUTE/PATH/TO/main.py"' 替换为你本地仓库中 'main.py' 文件的完整绝对路径。务必使用你的MCP客户端要求的路径格式（例如，Windows上可能需要双反斜杠）。配置完成后，重启你的MCP客户端以加载新的服务器设置。

基本使用方法：

服务器通过MCP客户端配置并启动后，它将等待来自客户端的连接。支持MCP协议的AI客户端现在可以发现并与这个笔记助手服务器交互。AI助手可以根据用户的指令，通过MCP协议调用服务器提供的工具来添加笔记，或读取资源来获取最新笔记，或获取Prompt模板来引导总结笔记的任务。用户通过与AI助手自然语言交互即可间接使用服务器的功能。