使用说明

项目简介

WeChat Summarizer MCP服务器 (mcp-server-chatsum) 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在帮助用户通过LLM客户端查询和总结自己的微信聊天记录。它通过MCP协议向客户端暴露工具，允许LLM应用访问存储在本地数据库中的微信聊天消息，从而实现基于用户聊天上下文的智能应用。

主要功能点

数据访问能力: 通过 'query_chat_messages' 工具，允许LLM客户端根据房间名或对话者姓名查询微信聊天记录。
工具 (Tools):
- 'query_chat_messages': 查询聊天消息。允许指定房间名 (room_names) 和对话者姓名 (talker_names) 作为过滤条件，并支持限制返回消息的数量 (limit)。

安装步骤

克隆仓库: 将仓库 'https://github.com/chatmcp/mcp-server-chatsum' 克隆到本地。
配置聊天数据库:
- 进入 'chatbot' 目录 ('cd chatbot')。
- 按照 'chatbot/README.md' 的说明设置聊天数据库。这通常涉及到运行 'chatbot' 目录下的微信机器人程序，用于监控和保存微信聊天消息到数据库。
- 确保 'chatbot' 目录下的 'data/chat.db' 文件存在，并且包含了你的微信聊天数据。
配置环境变量:
- 在仓库根目录下创建 '.env' 文件。
- 在 '.env' 文件中设置 'CHAT_DB_PATH' 环境变量，指向 'chatbot' 目录下的 'chat.db' 数据库文件路径。例如：
```
CHAT_DB_PATH=path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db
```
- 注意: 将 'path-to/mcp-server-chatsum' 替换为你的实际仓库路径。
安装依赖: 在仓库根目录下运行命令安装项目依赖：
```
pnpm install
```
构建服务器: 运行命令构建服务器代码：
```
pnpm build
```
构建成功后，可执行文件将位于 'build/index.js'。

服务器配置

要将此MCP服务器与MCP客户端（例如 Claude Desktop）配合使用，需要在客户端的MCP服务器配置文件中添加以下配置信息。以 Claude Desktop 为例，你需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件（路径见 README.md），并添加如下 'mcpServers' 配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-chatsum": {
      "command": "path-to/node",
      "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
      "env": {
        "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
      }
    }
  }
}

配置参数说明:

'"mcp-server-chatsum"': 服务器名称，可以自定义。
'"command"': 启动服务器的命令。通常为 'node' (如果你的环境中 node 已添加到 PATH 环境变量，否则需要使用 node 的完整路径，例如 '/usr/local/bin/node' 或 'C:\Program Files\nodejs\node.exe')。
'"args"': 传递给启动命令的参数，这里指向构建后的服务器入口文件 'path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js'。请务必将 'path-to/mcp-server-chatsum' 替换为你的实际仓库路径。
'"env"': 环境变量配置。'CHAT_DB_PATH' 必须指向你的聊天数据库文件路径，确保与你在 '.env' 文件中配置的路径一致。 请务必将 'path-to/mcp-server-chatsum' 替换为你的实际仓库路径。

基本使用方法

确保已经按照安装步骤配置并启动了 'chatbot'，并且已经积累了一定的微信聊天数据到数据库中。
按照服务器配置说明，将 'mcp-server-chatsum' 服务器配置添加到你的MCP客户端 (如 Claude Desktop) 的配置文件中。
启动 MCP 客户端。客户端应该能够检测到并连接到 'mcp-server-chatsum' 服务器。
在 MCP 客户端中，你可以指示 LLM 调用 'query_chat_messages' 工具，并提供相应的参数（例如 'room_names', 'talker_names'）来查询和总结你的微信聊天记录。具体的工具调用方式取决于你使用的 MCP 客户端。

例如，在 Claude 中，你可以指示 Claude 使用 'query_chat_messages' 工具来总结特定群组或特定联系人的聊天记录。

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