这是一个用于AI助手笔记记录的模型上下文协议(MCP)服务器的概念验证实现,包含自定义工具和资源来管理笔记。
本项目展示了如何创建并使用一个提供笔记记录功能的模型上下文协议(MCP)服务器,这些功能可以被AI助手(如Claude、Cursor等支持MCP的助手)使用。该服务器包括:
所有笔记都存储在项目目录下的本地notes.txt文件中。
requirements.txt中列出的所需包git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-poc.git
cd mcp-server-poc
# 初始化uv包管理器
uv init
# 创建Python 3.11虚拟环境
uv venv
# 在Windows上激活
.venv\Scripts\activate
# 在macOS/Linux上激活
source venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
uv add "mcp[cli]"
要运行MCP服务器:
uv run mcp
服务器将启动并等待通过stdio传输方法连接。
要使用此MCP服务器与Cursor IDE集成:
~/.cursor/mcp.json(在Windows上为:C:\Users\<username>\.cursor\mcp.json),内容如下:{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"ABSOLUTE/PATH/TO/main.py"
]
}
}
}
将路径替换为你的main.py文件的绝对路径。
C:\\Users\\username\\path\\to\\main.py/Users/username/path/to/main.py完全重启Cursor(包括结束任何后台进程),以加载MCP服务器。
notes.txt文件添加一条笔记,并返回确认消息。notes.txt文件中的最新笔记,如果没有笔记则返回消息。notes.txt中的所有当前笔记。notes.txt的纯文本文件中。如果文件不存在,会自动创建。mcp[cli]依赖。如果你在Windows上使用stdio传输,可能需要为stdin/stdout设置二进制模式。详情见MCP文档。
pip list检查)