使用说明

项目简介

Raindrop.io MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，它将 Raindrop.io 书签管理服务的功能集成到支持 MCP 协议的 LLM 应用中。通过这个服务器，你可以让你的 LLM 具备访问、搜索和管理你在 Raindrop.io 中保存的书签的能力，从而扩展 LLM 的知识库和实用性。

主要功能点

获取最新书签: 让 LLM 获取你在 Raindrop.io 中最新保存的书签列表。
添加书签: 允许 LLM 通过 URL 向 Raindrop.io 添加新的书签，并可以指定标题、描述和标签。
按标签搜索书签: 使 LLM 能够根据标签在 Raindrop.io 中搜索特定的书签。
关键词搜索书签: 支持 LLM 使用关键词在 Raindrop.io 中搜索书签内容。

安装步骤

安装 Python 3.11: 确保你的系统已安装 Python 3.11 或更高版本。

安装 UV: 按照仓库 README.md 提供的命令安装 UV 包管理器：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装依赖: 克隆仓库到本地后，进入仓库目录，运行以下命令安装项目依赖：
```
uv activate && uv install
```
获取 Raindrop.io API Token: 访问 Raindrop.io 开发者页面获取你的 API Token。

服务器配置

要让 MCP 客户端（如 Claude、Cursor 等 LLM 应用）连接到 Raindrop.io MCP 服务器，需要在客户端的 MCP 配置中添加以下服务器信息。通常 MCP 客户端会提供一个配置文件 (例如 'mcp.config.json' 或在应用设置中配置 MCP Server)。

以下是一个典型的 MCP 服务器配置示例，你需要根据你的实际情况进行调整：

{
  "mcpServers": {
    "Raindrop": {  //  服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识和选择
      "command": "uv",  //  启动服务器的命令，这里使用 uv 包管理器
      "args": [  //  命令参数列表
        "--directory",
        "<项目克隆路径>",  //  替换为你的 raindrop.io-mcp 仓库在本地的克隆路径
        "run",
        "raindrop.py"  //  运行 raindrop.py 文件启动服务器
      ],
      "env": {  //  环境变量配置
        "RAINDROP_TOKEN": "<你的 Raindrop API Token>"  //  替换为你从 Raindrop.io 获取的 API Token
      }
    }
  }
}

配置说明:

'"Raindrop"': MCP 服务器的名称，可以自定义，用于在客户端界面中识别和选择。
'"command": "uv"': 指定用于启动服务器的命令为 'uv' 包管理器。
'"args"': 一个字符串数组，包含传递给 'uv run raindrop.py' 命令的参数。
- '"--directory", "<项目克隆路径>"': 指定 'uv' 命令的工作目录为你的仓库克隆路径。 请务必将 '<项目克隆路径>' 替换为实际的本地路径。
- '"run", "raindrop.py"': 告诉 'uv' 运行 'raindrop.py' 文件，即启动 MCP 服务器。
'"env"': 一个 JSON 对象，用于设置环境变量。
- '"RAINDROP_TOKEN": "<你的 Raindrop API Token>"': 请务必将 '<你的 Raindrop API Token>' 替换为你从 Raindrop.io 开发者页面获取的 API Token。 这个 Token 用于服务器访问你的 Raindrop.io 账户。

注意: 请根据你的 MCP 客户端的具体配置方式，将以上 JSON 配置信息添加到客户端的 MCP 服务器配置中。

基本使用方法

配置完成后，在支持 MCP 协议的 LLM 应用中，你可以通过以下方式使用 Raindrop.io MCP 服务器的功能：

在 LLM 应用中选择 "Raindrop" MCP 服务器。 这通常在 LLM 应用的设置或上下文连接选项中完成。
使用自然语言指令调用工具。 例如，你可以向 LLM 提问：
- "帮我获取最新的 5 个书签" (对应 'get_latest_feed' 工具)
- "添加书签 [书签URL]，标题是 [书签标题]，标签是 [标签1, 标签2]" (对应 'add_bookmark' 工具)
- "搜索标签为 '技术' 的书签" (对应 'search_by_tag' 工具)
- "搜索关于 '人工智能' 的书签" (对应 'search_bookmarks' 工具)

LLM 应用会解析你的指令，调用 Raindrop.io MCP 服务器提供的相应工具，并将结果返回给你。具体的指令格式和调用方式取决于你使用的 LLM 应用。请参考你使用的 LLM 应用的 MCP 功能文档来了解如何与 MCP 服务器进行交互。

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