关键词

AI开发工具知识图谱任务管理代码辅助数据编辑

项目简介

n1ght-mcp是一个强大的AI开发助手MCP服务器，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供丰富的上下文信息和功能。它源于真实世界的开发需求，从一个简单的JSON编辑器发展成为一个综合性的工具包，涵盖了日常开发工作的多个方面，包括任务管理、项目知识图谱、多种数据格式编辑、代码质量检查、结构化思维辅助以及智能文件读取。通过MCP协议，n1ght-mcp能够将复杂的开发环境和工具以标准化的方式提供给LLM，极大地增强LLM在软件开发中的作用。

主要功能点

  • 内存知识图谱 (Memory Knowledge Graph)：构建和管理项目的关系型记忆系统，支持关键词触发、自然语言查询，并能可视化代码元素间的依赖和联系。
  • 任务管理 (Task Management)：提供完整的任务跟踪系统，包括优先级、状态更新和进度记录，确保工作流程的有序进行。
  • 全局规则系统 (Global Rules System)：定义和管理开发规则（如代码规范、测试要求、安全指南），并自动与任务和代码检查集成，提升项目质量。
  • 数据格式编辑器 (Data Format Editors)：专业处理JSON, XML, TOML, YAML等多种数据格式，提供读、写、修改、验证、结构分析和搜索等37个工具。
  • 智能代码检查 (Common-Sense Checks)：包含预提交验证、完成度检查、变更审查等工具，帮助LLM在关键节点进行自我验证，确保工作质量。
  • 分步思维 (Sequential Thinking)：支持结构化问题解决，通过会话管理和记忆整合，辅助LLM进行上下文感知的推理。
  • 文件系统操作 (File System Operations)：提供智能、支持令牌计数的（Token-Aware）文件和目录读取功能，可配置大小限制，避免LLM处理过大文件。
  • 网页管理界面 (Web-Based Interface)：提供一个方便的Web UI，可在浏览器中管理任务、规则和记忆图谱，使人工监控和干预更加直观。

安装步骤

  1. 确保Node.js环境： 您的系统需安装Node.js（推荐LTS版本）。
  2. 直接使用npx（推荐）： 打开终端，运行以下命令即可启动n1ght-mcp服务器： 
    npx github:NightHammer1000/n1ght-mcp
  3. 克隆仓库并手动运行： 如果您想从源代码运行，请执行以下步骤： 
    git clone https://github.com/NightHammer1000/n1ght-mcp.git
cd n1ght-mcp
npm install
node app.js
    服务器启动后，将在 'http://localhost:3000' 自动打开Web界面。

MCP服务器配置

作为MCP客户端（例如Claude Desktop）的用户，您需要配置客户端来连接n1ght-mcp服务器。以下是一个JSON格式的配置示例，您需要将它添加到您的MCP客户端配置文件中，通常是 '~/.config/claude/config.json' 或类似位置的 'mcpServers' 部分：

{
  "mcpServers": {
    "n1ght-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["github:NightHammer1000/n1ght-mcp"]
    }
  }
}

配置说明：

  • '"n1ght-mcp"': 这是您为该服务器指定的名称，MCP客户端会通过此名称引用它。
  • '"command": "npx"': 指定用于启动服务器的可执行命令。
  • '"args": ["github:NightHammer1000/n1ght-mcp"]': 提供给启动命令的参数。'npx' 会根据此参数直接从GitHub拉取并运行仓库。

基本使用方法

一旦服务器启动并被MCP客户端成功连接，LLM客户端即可通过JSON-RPC协议调用n1ght-mcp提供的各项工具。LLM会根据您的指令和当前任务，自动选择并执行合适的工具。

例如，您可以通过向LLM发出自然语言指令来触发工具：

  • 管理任务： "列出所有未完成的任务" (LLM会调用 'mcp__n1ght-mcp__list')
  • 添加知识： "将关于JWT认证流程的事实添加到我的记忆中" (LLM会调用 'mcp__n1ght-mcp__memory_add')
  • 读取JSON文件： "读取项目根目录下的 'config.json' 文件" (LLM会调用 'mcp__n1ght-mcp__json_read')
  • 执行代码检查： "在我提交代码前进行质量检查" (LLM会调用 'mcp__n1ght-mcp__check-before-commit')
  • 开始思考会话： "我需要一个结构化的思考过程来解决这个复杂的问题" (LLM会调用 'mcp__n1ght-mcp__sequentialthinking')

重要提示： n1ght-mcp强制执行多项最佳实践，例如在开始工作前列出任务、使用专用工具编辑结构化数据文件、在关键开发阶段运行代码检查等。LLM客户端被设计为遵循这些强制性的工作流指令，以确保高质量的开发辅助。

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