此仓库使用模型上下文协议(MCP)实现了一个用于个人上下文技术(PCT)的服务器。它使像Claude这样的AI助手能够访问并更新您的个性化上下文数据,从而在会话之间创建持久记忆。
个人上下文技术允许您结构化和管理AI助手可以使用的个人数据,以提供更个性化和相关的响应。通过PCT:
观看个人上下文技术MCP服务器演示:
演示展示了如何:
git clone https://github.com/mikhashev/pct-mcp-server.git
cd pct-mcp-server
npm install
npm run build
npm start
要使用此服务器与Claude桌面配合使用:
%AppData%\Claude Desktop\目录claude_desktop_config.json,内容如下:{
"mcpServers": {
"personal-context-server": {
"command": "node",
"args": ["PATH_TO_YOUR_PROJECT/pct-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {}
}
}
}
将PATH_TO_YOUR_PROJECT替换为您项目的实际路径。
~/Library/Application Support/Claude Desktop/目录claude_desktop_config.json,内容如下:{
你的配置内容
}
~/.config/Claude Desktop/目录claude_desktop_config.json,内容如下:{
你的配置内容
}
npm start启动您的PCT MCP服务器Claude可以通过两种方式访问您的个人上下文数据:
示例提示:“使用我的上下文数据,推荐一些符合我学习风格的学习资源。”
您可以使用updateContext工具更新个人上下文:
示例提示:“更新我的偏好中的learning_style为‘视觉和动手’,因为我发现我通过实践例子学得更好。”
默认的个人上下文包括:
您可以通过编辑src/storage/contextStorage.ts中的DEFAULT_CONTEXT对象来修改默认结构。
或者只需替换更新文件数据[PATH_TO_YOUR_PROJECT/pct-mcp-server/data/personal_context.json]来自仓库模板数据(https://github.com/mikhashev/personal-context-manager/blob/main/use-cases/self-education/personal_context_self_education_template.json)或其他数据。
pct-mcp-server/
├── .git/ # Git仓库数据
├── .gitignore # Git忽略规则
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目文档
├── package-lock.json # npm依赖锁定文件
├── package.json # 项目配置和依赖
├── tsconfig.json # TypeScript配置
└── src/ # 源代码
├── index.ts # 主应用程序入口点
├── resources/ # MCP资源实现
│ └── personalContext.ts # 个人上下文资源
├── storage/ # 存储实现
│ └── contextStorage.ts # 上下文存储功能
├── tools/ # MCP工具实现
│ ├── contextSuggestion.ts # 上下文建议工具
│ └── updateContext.ts # 更新上下文工具
└── utils/ # 工具函数
└── instructionHandler.ts # 指令处理逻辑
# 生成的目录(不在仓库中)
# ----------------------------------------
# dist/ # 编译的JavaScript文件(git忽略)
# node_modules/ # 依赖(git忽略)
# data/ # 用户数据(git忽略或仅包含样本)
# └── personal_context.json # 个人上下文数据(仅样本)(不要更改文件名personal_context.json,如有需要更新数据)
默认实现使用stdio传输进行开发。对于生产用途,您可以切换到HTTP传输:
src/index.ts! 我建议在本地机器上始终使用stdio传输进行开发。
为了支持多用户,修改contextStorage.js文件,根据用户ID将上下文存储在用户特定的文件中。
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本项目发布在MIT许可证下 - 查看LICENSE以了解涵盖项目的许可。
本项目基于个人上下文技术概念,并实现了Anthropic开发的模型上下文协议(MCP),以使AI系统能够访问外部上下文。