使用说明

项目简介

Smart MCP Server 是一个强大的中间件，充当 AI 模型和工具之间具备上下文感知能力的桥梁。它分析用户上下文、历史模式和内容，智能地呈现最相关的工具，从而提高效率并减少认知负荷。此仓库提供核心服务器、上下文感知选择器以及与包括 Google Gemini API 在内的各种服务的集成。

主要功能点

上下文感知工具选择：根据用户消息内容和上下文、历史使用模式、工具类别（文件系统、代码编辑、AI 等）以及必要工具指定，智能选择和呈现工具。
工具服务器架构：管理多个工具服务器实例，具备服务器生命周期管理、工具注册、执行代理和错误处理等功能。
Gemini API 集成：完全集成 Google Gemini 模型，支持文本生成、JSON 响应格式化、流式传输能力和高级模型配置。
工作流系统：定义、执行和监控复杂工作流，支持顺序和并行步骤执行、依赖管理、变量存储和注入、进度监控和执行历史。
文档自动化：提供工具以收集和摄取文档，支持仓库扫描、Markdown 解析、文档结构分析和知识集成。

安装步骤

克隆仓库：

git clone https://github.com/reconsumeralization/smart-mcp-server.git
cd smart-mcp-server

安装依赖：
```
npm install
```

配置环境变量：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，根据需要配置您的环境变量，例如 Gemini API 密钥 (GEMINI_API_KEY) 等。

服务器配置

对于 MCP 客户端，您需要配置连接到 Smart MCP Server 的信息。以下是一个示例 'server' 配置的 JSON 结构，您需要将其添加到 MCP 客户端的配置文件中。请注意，Smart MCP Server 本身即为 MCP 服务器，因此 'command' 指向服务器的启动脚本。

{
  "servers": [
    {
      "name": "SmartMCP",
      "type": "stdio",
      "command": "npm",
      "args": ["run", "server"],
      "description": "Smart MCP Server 实例",
      "priority": 1
    }
  ]
}

配置参数说明:

'name': 服务器名称，可以自定义，例如 "SmartMCP"。
'type': 连接类型，这里使用标准输入输出流，配置为 "stdio"。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'npm' 运行 'server' 脚本 (package.json 中定义)。
'args': 传递给命令的参数，这里使用 '["run", "server"]' 来执行 'npm run server'。
'description': 服务器描述，用于客户端显示，例如 "Smart MCP Server 实例"。
'priority': 服务器优先级，数值越大优先级越高。

基本使用方法

启动服务器：在仓库根目录下，运行以下命令启动 Smart MCP Server：
```
npm run server
```
测试客户端：可以使用仓库中提供的 'test-client.js' 进行测试，或者使用任何兼容 MCP 协议的客户端连接到服务器地址（默认为 'http://localhost:3000'）。
- 运行测试客户端：
```
node test-client.js
```
- 您可以在测试客户端的交互式菜单中选择不同的操作，例如获取工具列表、执行工具、查看服务器健康状态等，以验证 Smart MCP Server 的功能。
工作流使用：可以通过 POST 请求到 '/api/workflows' 注册工作流，并通过 POST 请求到 '/api/workflows/{id}/execute' 执行已注册的工作流。具体的工作流定义和 API 使用方法可以参考仓库中的 'workflow-api.js' 和 'examples' 目录下的示例。

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