Multi-CLI MCP 服务器

使用说明

• 项目简介
  • 该仓库实现了一个 MCP 服务器端，使用 Model Context Protocol (MCP) 标准与 JSON-RPC 机制，向 LLM 客户端提供对工具、提示和潜在资源的统一访问与管理。服务器会在启动时检测系统中可用的 AI CLIs（Gemini、Codex、Claude），并据此注册相应的工具与提示定义，确保跨模型协作和安全的上下文服务。
• 主要功能点
  • 提供 MCP 服务器端核心接口：列出工具、执行工具、列出提示、获取提示等操作，遵循 MCP 的 ListTools、CallTool、ListPrompts、GetPrompt 等请求模式。
  • 动态注册与过滤工具：根据检测到的可用 CLIs，服务器会注册对外暴露的工具集合，并对请求客户端进行工具过滤，避免自我调用等情形。
  • 工具执行与进度通知：支持在工具执行过程中的进度通知，客户端可通过进度消息获取状态更新。
  • Prompts 定义渲染：渲染并提供对话式提示模板，支持通过工具注册信息生成 MCP Prompt 定义。
  • 会话管理与能力声明：通过 MCP Server 实现会话信息获取、能力声明与基于客户端版本的兼容性处理。
  • 传输适配：当前默认 STDIO 传输，理论上可扩展为 SSE/WebSocket 等传输协议。
• 安装步骤
  • 安装依赖
    • 在包含本仓库的目录中执行依赖安装（推荐使用 Node.js 20 及以上版本）。
  • 构建与启动
    • 运行构建命令将 TypeScript 编译为可执行代码。
    • 启动 MCP 服务器以供 MCP 客户端连接（默认通过 STDIO 提供服务）。
  • 运行方式示例（开发环境）
    • 克隆仓库后，安装依赖、构建、再启动服务器即可工作。也可以直接使用 npm 脚本完成同样的流程。
• 服务器配置（MCP 客户端需要的启动信息） 说明：MCP 客户端需要提供一个 JSON 配置，告知服务器的启动命令与参数，以便通过 MCP 建立连接。以下信息基于仓库中的实现与默认元信息整理：
  • serverName: Multi-CLI
  • command: npx
  • args: ["-y", "@osanoai/multicli@latest"] 注释说明：
  • serverName 指定 MCP 服务的名称，便于客户端在日志和界面中识别。
  • command 与 args 指定如何启动 MCP 服务器进程；若使用其他运行方式，请按实际环境替换。
  • MCP 客户端通过该命令启动服务器并通过标准输入输出（stdio）进行 JSON-RPC 通信。
• 基本使用方法
  • 客户端连接：使用 MCP 客户端连接服务器（标准 stdio 传输），启动后客户端即可发起 ListTools、CallTool、ListPrompts、GetPrompt 等请求。
  • 调用流程示例（简要描述，不涉及具体实现细节）：客户端请求列出可用工具 → 服务器返回工具定义 → 选择工具调用并传入参数 → 服务器执行并返回结果或错误信息 → 如需上下文或提示，客户端可请求相应的提示信息或执行结果。