Pulse MCP 服务端

使用说明（简要版）

• 项目简介 Pulse MCP 服务端是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供统一的后端服务入口，向LLM客户端提供结构化的资源访问、工具调用和提示模板渲染能力。其核心在于通过定义的工具集与数据源，按需返回JSON格式的上下文信息，帮助LLM在对话中访问外部数据与执行外部操作。

• 主要功能点

  1. 资源与数据访问：聚合并暴露来自 GitHub、Confluence、Jira 等的贡献与数据资源。
  2. 工具注册与执行：通过统一的工具入口注册多种能力，LLM 可以调用这些工具获取结果。
  3. Prompt 与模板渲染：为LLM交互定义并渲染可定制的提示模板，提升对话质量。
  4. 会话管理与能力声明：服务端维护会话与能力信息，按需控制权限与可用性。
  5. 多传输协议支持：通过标准化接口实现与客户端的通信，便于扩展（如 StdIO、SSE、WebSocket等）。

• 安装与运行步骤

  1. 将代码获取到本地环境。
  2. 安装依赖（通常通过虚拟环境安装需求文件）。
  3. 配置配置文件（包含不同数据源的认证信息与成员配置等）。
  4. 启动 MCP 服务器，使其监听标准输入/输出通信通道，或按需配置传输协议。
  5. 在客户端（Claude Code、Cursor 等）按需提供启动命令与参数，即可通过 MCP 服务器获取资源、调用工具与获取 Prompts。

• 服务器配置（面向MCP客户端的配置信息，client端通过该信息连接服务器） 说明：MCP客户端需要提供服务器启动命令及参数来建立连接，配置信息以JSON格式描述如下要素。以下为基于本仓库实现的准确配置要点示例描述，实际可按环境调整： { "server_name": "work-tracker", "command": "python3 server.py", "args": [] } 说明：

  • server_name 是 MCP 服务器的唯一标识，与代码中的服务器名称一致。
  • command 为启动服务器的命令字符串，在大多数场景下为“python3 server.py”。
  • args 为启动命令的参数数组，如无特定参数则为空数组。配置客户端无需自行实现服务器端的业务逻辑，仅需知道如何启动服务器。

• 基本使用方法

  1. 启动服务器：按照上述启动命令在服务器或本地环境中启动。
  2. 配置客户端连接：在MCP客户端中使用服务器名、启动命令和参数信息与服务器建立连接。
  3. 调用工具与查询资源：通过客户端发起JSON-RPC 风格请求，选择对应的工具名称并传入所需参数，服务器返回标准化的JSON响应。
  4. 监控与调试：服务器提供日志输出与错误信息，便于排错和性能优化。

• 运行与验证建议

  • 在本地/CI环境运行时，确保配置中的各外部服务令牌、访问地址等有效且具备所需权限。
  • 验证不同工具的调用、数据拉取、错误处理和边界情况（如参数缺失、认证失败、网络异常等）。同时测试不同传输协议下的通信稳定性。