项目简介

Veas CLI是一个多功能的命令行界面，旨在为知识管理系统提供AI集成。它通过实现Veas协议并内置Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许Claude、GPT等大型语言模型（LLM）客户端与您的知识库、项目管理工具和其他兼容Veas协议的服务进行交互。该工具支持资源托管、工具调用以及Prompt模板渲染，为AI驱动的应用程序提供结构化的上下文服务。

主要功能点

AI原生集成: 内置MCP服务器，可与Claude、GPT等主流AI助手无缝协作，为LLM提供丰富上下文。
统一访问: 通过单一命令行界面管理和交互所有兼容Veas协议的知识库和项目管理工具。
可扩展性: 基于开放的Veas协议标准，支持轻松添加新的工具和服务提供商，无需修改核心代码。
文档同步: 支持将本地文档（如Markdown文件）同步到您的在线知识库平台。
安全认证: 提供PAT（个人访问令牌）管理和OAuth 2.0认证流，确保数据访问安全。

安装步骤

安装Node.js: 确保您的系统已安装Node.js (版本18或更高)。

全局安装Veas CLI: 打开您的终端或命令行工具，运行以下命令：

npm install -g veas
# 或者使用 pnpm
pnpm add -g veas

验证安装: 运行 'veas --help' 以确认安装成功并查看可用命令。

MCP服务器配置

Veas CLI的MCP服务器主要通过标准输入输出（Stdio）协议与LLM客户端通信。要将Veas CLI配置为MCP服务器供LLM客户端（如Claude Desktop）使用，您需要提供服务器的启动命令。

Claude Desktop配置示例: 打开您的Claude Desktop配置文件 (macOS: '~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json', Windows: '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json')，在 'mcpServers' 部分添加以下JSON配置：

{
  "mcpServers": {
    "veas-knowledge-base": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/globally/installed/veas-cli/bin/veas.js",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        // 可选：设置您的Veas API基础URL，默认为 https://veas.app
        "VEAS_API_URL": "https://veas.app",
        // 可选：您的个人访问令牌，用于认证MCP服务器对Veas服务的访问。强烈推荐使用。
        // 例如："VEAS_PAT": "mcp_your_personal_access_token_here"
        // 如果未提供VEAS_PAT，服务器将尝试使用通过"veas auth login"保存的CLI凭据。
        "VEAS_PAT": "your_personal_access_token_if_any",
        // 确保MCP服务器在后台静默运行，不输出额外信息到标准输出，避免干扰JSON-RPC通信
        "MCP_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

'server name' (例如 "veas-knowledge-base"): 您为MCP服务器定义的唯一名称，LLM客户端将使用此名称来引用它。
'command': 启动MCP服务器的可执行文件。对于全局安装的Veas CLI，通常是 'node'。
'args': 传递给 'command' 的参数。'"/path/to/your/globally/installed/veas-cli/bin/veas.js"' 应替换为 'veas.js' 脚本的实际路径。'mcp serve' 是启动MCP服务器的核心命令。
'env': 环境变量，用于配置MCP服务器。
- 'VEAS_API_URL': (可选) Veas API服务器的URL。
- 'VEAS_PAT': (可选，推荐) 用于MCP服务器认证到Veas后端服务的个人访问令牌。确保此令牌具有必要的权限（例如 'articles:read', 'projects:read'）。
- 'MCP_MODE': 设为 'true' 可以确保服务器在安静模式下运行，避免不必要的输出干扰MCP协议。

基本使用方法

登录认证: 在使用MCP服务器之前，首先需要登录到Veas平台。
```
veas auth login
```
按照提示选择认证方式并完成登录。
启动MCP服务器: 在终端中运行MCP服务器。通常，您会通过LLM客户端（如Claude Desktop）自动启动它，但也可以手动启动进行测试：
```
veas mcp serve
```
测试MCP连接: 确认MCP服务器已正确启动并可访问Veas服务：
```
veas mcp test
```
这将尝试连接到服务器并列出可用的工具数量。

管理知识库: 通过命令行直接操作Veas协议提供的功能，例如：

veas docs sync --watch # 同步本地文档到知识库并监听文件变化

与AI助手互动: 配置LLM客户端（如Claude Desktop）后，您就可以在聊天界面中直接调用由Veas CLI MCP服务器提供的工具，例如搜索文章、创建任务等。

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MCP服务器配置

基本使用方法

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