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项目简介

MCS-MCP（Monte-Carlo Simulation MCP Server）是一个基于 MCP 的后端服务，旨在向 LLM 客户端提供结构化的上下文信息与功能。它通过 Jira 数据摄取与分析管线，提供资源管理、工具注册与调用，以及可定制的 Prompt 模板呈现，辅助 AI Agent 进行诊断、预测与可视化输出。服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，接收请求并返回标准化的响应或通知，同时支持会话管理、能力声明以及多种传输协议。

主要功能点

• 资源（Resources）托管与管理：提供数据访问能力，支持历史数据、事件日志与分析所需的资源缓存。
• 工具（Tools）注册与执行：客户端可以查询、调用 MCP 工具，例如导入项目、运行蒙特卡洛预测等。
• Prompt 模板（Prompts）定义与渲染：支持可定制化的对话模板和分析提示，统一输出格式。
• JSON-RPC 通信：服务器通过 JSON-RPC 收发请求、响应与通知，符合 MCP 的通信规范。
• 会话管理与能力声明：服务端维护上下文、映射关系、权限与能力，支持跨会话协作。
• 多传输协议支持：如 Stdio、SSE、WebSocket 等，提升与不同 AI 客户端的兼容性与鲁棒性。
• 安全与合规设计：数据最小化、可审计的缓存和日志，以及对敏感数据的控制输出。

安装与运行步骤

• 前置条件：需要 Go 语言环境，具有 Jira 数据源访问能力的凭证（PAT/API Token 或会话 Cookies等）。
• 安装步骤（简要版）：
  1. 克隆仓库并进入项目根目录。
  2. 构建服务器二进制：go build ./...（或按照项目提供的脚本构建分发包）。
  3. 配置环境变量与缓存目录：将示例.env 复制为 .env，按需要配置 Jira 认证信息、数据路径与日志设置。
  4. 启动服务器二进制，服务器将监听 MCP 客户端的 JSON-RPC 请求。
  5. 如需离线测试，可以使用仓库内的 mock 数据生成工具，生成模拟的 Jira 事件数据用于测试。
• 运行方式：直接执行生成的 MCP 服务器二进制文件，或在集成环境中以服务方式部署。服务器在启动后将通过 MCP 客户端进行连接与交互。

服务器配置（MCP 客户端需要的最小信息示例）

JSON 配置示例（用于 MCP 客户端注册服务器）： { "mcpServers": { "mcs-mcp": { "command": "/path/to/mcs-mcp/dist/mcs-mcp", "args": [] } // 说明：command 为可执行二进制的路径，args 为启动参数数组，客户端通过该信息来启动并连接 MCP 服务器。 } } 注：

• 该配置仅用于 MCP 客户端的启动引导描述，实际环境中请替换为运行环境的真实路径与参数。
• MCP 客户端不需要服务器本身的凭证配置；认证信息（如 Jira 证书）由服务器通过环境变量 .env 提供。

基本使用

• 启动后，AI Agent（如 Claude/Gemini 等）通过 MCP 客户端对接服务器，发送资源读取、工具调用、Prompt 获取等请求。
• 常用工作流（示例）
  • 选择 Jira 项目和看板，执行工作流发现（workflow_discover_mapping），获取工作流映射与状态序列。
  • 选择分析目标（如预测、吞吐量、CFD、WIP 稳定性等），运行 Monte-Carlo 模拟或时间维度回测。
  • 通过返回的结果进行诊断输出、图表渲染与推理引导。

运行中的注意事项

• 确保 Jira 数据源凭据正确，且服务器能够访问 Jira API。
• 监控日志与缓存，确保数据隐私与最小化原则的执行。
• 根据实际需求调整数据路径、日志级别与并发设置，以获得稳定的性能与可重复的结果。

已实现的能力与扩展性

• MCP 核心能力：资源、工具、提示三大核心能力的实现与暴露。
• Monte-Carlo 预测分析：提供范围化的吞吐量、完成时间等预测，支持分类型分布分析。
• 数据安全与透明性：最小化数据摄取与持久化，人工可读缓存，透明的逻辑流程。
• Mock 数据与离线测试：内置 mock 数据生成器，支持无 Jira 连接的离线测试。

适用场景与收益

• 针对需要将 Jira 数据转化为 LLM 可用上下文的后端服务场景。
• 通过标准化的 JSON-RPC 接口，提升对话式分析的可控性、可扩展性与可审计性。
• 支持跨团队、跨板块的统一分析视角与可重复的回测能力。

关键词

蒙特卡洛预测, Jira 数据分析, JSON-RPC 服务, AI 辅助分析, 流程预测

分类ID

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