SynaBun MCP 服务器

关键词

本地嵌入模型SQLite 存储向量检索工具集成浏览器自动化

使用说明（Markdown 版）

  • 项目简介 SynaBun MCP 服务器是一个完整的后端实现，遵循 MCP（Model Context Protocol）标准，旨在为 LLM 客户端提供可管理的上下文资源、工具集和提示模板。核心特性包括本地向量记忆（使用 SQLite 存储与本地嵌入模型）、46 套工具、以及用于与 Claude Code 等工具链集成的钩子和交互能力。支持多传输协议，便于在不同环境中与 LLM 客户端对接。

  • 主要功能点

    • MCP 核心能力：提供资源（Memories）、工具（Tools）、Prompts 的注册、执行、查询以及 JSON-RPC 风格的请求/响应。
    • 本地向量记忆：将文本信息嵌入成向量，使用本地 Transformer 模型（384 维度）并保存在 SQLite 数据库中，支持语义检索、时间衰减、跨项目检索等。
    • 资源与类别管理：基于自定义类别、父子结构、描述导向的路由规则，支持类别创建、更新、删除、列表、以及对现有记忆的类别变更传播。
    • Tools 集合：包括 Memory、Browser、Whiteboard、Cards、Loop、TicTacToe 等多组工具，支持调用外部功能、浏览器自动化、白板操作等。
    • Neural Interface 集成：通过本地嵌入的神经接口实现对浏览器、UI、三维图等的交互与协作。
    • 本地化依赖：本地 Embedding、SQLite、无外部 API 调用、无 Docker 依赖。
    • 多传输协议：支持 Stdio、HTTP、以及通过前端 UI 的交互实现多个传输协议，便于嵌入在不同开发环境中。

  • 安装步骤（简要）

    1. 确保 Node.js 版本 >= 22.x。
    2. 下载代码后，执行 npm install 安装依赖。
    3. 进入 mcp-server 目录，执行 npm run build 构建 MCP 服务端。
    4. 启动 MCP 服务器，默认会在 data/memory.db 创建并初始化数据库、下载本地嵌入模型缓存。
    5. 根据需要启动神经接口前端（Neural Interface）和 UI，配合 MCP 进行上下文服务。

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的最小信息） 说明：这是面向 MCP 客户端使用的配置描述，非服务器端代码。用于 Claude Code 等工具在其项目中注册并调用 SynaBun MCP 服务器。配置以 JSON 格式表达，包含服务器名称、命令及参数等信息。示例（文字说明，不作为可执行代码）： { "server": "SynaBun", "command": "node", "args": ["/path/to/SynaBun/mcp-server/run.mjs"], "description": "SynaBun MCP 服务端，提供 Memory/Tools/Prompts 等 46 个工具给 LLM 客户端使用", "notes": "此配置仅用于客户端注册与连接，实际参数可能因部署环境而异。客户端不需要对 MCP 服务器有额外的实现细节。" } 说明：

    • server: MCP 服务端的显示名称，客户端通过该名称在配置中引用。
    • command: 启动 MCP 服务器的命令（不要求客户端执行，只用于参考部署时的启动指令）。
    • args: 启动命令的参数，需指向仓库中的入口脚本，如 run.mjs。
    • 以上信息用于生成在 MCP 客户端中的启动注册，确保客户端能够通过 JSON-RPC 连接并调用 MCP 提供的工具与资源。

  • 基本使用方法（简要）

    • 启动：在仓库根目录执行 npm start（或按 setup 指定的流程）启动 MCP 服务器及神经接口 UI。
    • 连接：MCP 客户端（如 Claude Code/其他 MCP 客户端）通过 JSON-RPC 调用向 SynaBun MCP 服务器请求资源、调用工具、获取 Prompts、执行同步等。
    • 管理与扩展：通过 MCP 提供的工具集（Memory、Browser、Whiteboard、Cards、Loop、TicTacToe 等）进行记忆、任务与交互管理；类别、标签、项目等元数据可通过工具进行创建与调整，服务器端会自动处理描述与描述规则的刷新。
    • 监控与维护：服务器支持多传输协议、会话管理、嵌入模型 warmup、数据库迁移、事件通知与工具列表变更通知等，详见仓库文档。

  • 重要提示

    • 该实现包含完整的 MCP 服务端逻辑、工具注册、HTTP、Stdio 等传输实现、以及本地嵌入/向量检索、类别系统、Neural Interface 集成等，属于完整可运行的 MCP 服务器实现。
    • 若用于生产，请参考仓库中的具体配置与环境变量说明，确保数据目录、数据库路径、 embedding 模型缓存路径等配置正确无冲突。

服务器信息

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