MCP摘要功能服务器
项目介绍
<div align="center">
摘要功能
用于模型上下文协议的智能文本摘要
概述
一个强大的MCP服务器，通过简洁且可扩展的架构提供智能摘要功能。使用现代TypeScript构建，并设计为与AI工作流无缝集成。
安装
通过Smithery安装
要通过Smithery自动安装Claude Desktop的摘要功能：
npx -y @smithery/cli install mcp-summarization-functions --client claude
npm i mcp-summarization-functions
AI代理集成
此MCP服务器主要开发目的是增强Roo Cline和Cline等AI代理的性能和可靠性。它解决了AI代理操作中的一个重要挑战：上下文窗口管理。
上下文窗口优化
AI代理经常遇到其上下文窗口迅速被以下内容填满的情况：
- 命令执行结果
- 文件内容读取
- 目录列表
- API响应
- 错误消息和堆栈跟踪
该服务器通过以下方式帮助维持高效的上下文使用：
- 提供简洁的相关摘要而不是完整内容
- 在需要时存储完整内容以供参考
- 根据特定需求提供有针对性的分析（安全、API接口等）
- 支持多种输出格式以优化上下文利用
对AI代理的好处
- 降低失败率：防止上下文窗口溢出
- 提高响应质量：通过有针对性的相关摘要
- 增强效率：在保持重要上下文的同时减少噪音
- 更好的资源管理：通过智能内容缓存和检索
- 灵活集成：支持多个AI提供商和配置选项
推荐的AI代理提示
在与AI代理集成时，在代理指令中包括以下内容：
# 上下文管理
您可以通过MCP服务器访问摘要功能。这些功能不是可选的——您必须对所有可能的大输出使用它们，以防止上下文溢出：
强制性摘要：
- 您必须始终对以下情况使用摘要功能：
- 任何首次文件读取操作（除非您确定其很小且您打算编辑它）
- 所有命令执行输出
- 每个目录分析
- 任何API响应或错误日志
- 任何可能较大的输出
永远不要尝试直接处理原始输出——始终使用适当的摘要功能：
• 对于命令：summarize_command
• 对于文件：summarize_files
• 对于目录：summarize_directory
• 对于其他文本：summarize_text
始终利用可用功能：
• 指定针对特定分析的提示
• 选择适当的输出格式
• 使用内容ID仅在绝对必要时访问完整详情
不需要处理完美或完整的输出。摘要内容总是优于原始数据。如有疑问，请使用摘要。
<b>Ollama仓库中的摘要功能演示（Gemini 2.0 Flash摘要，Claude 3.5代理）</b>
特性
-
命令输出摘要
执行命令并获得其输出的简洁摘要 -
文件内容分析
汇总单个或多个文件，同时保持技术准确性 -
目录结构理解
获得复杂目录结构的清晰概述 -
灵活的模型支持 使用来自不同提供商的模型
-
AI代理上下文优化 通过智能摘要防止上下文窗口溢出并提高AI代理性能
配置
服务器通过环境变量支持多个AI提供商：
必需的环境变量
PROVIDER: 要使用的AI提供商。支持的值： -ANTHROPIC- Anthropic的Claude模型 -OPENAI- OpenAI的GPT模型 -OPENAI-COMPATIBLE- 兼容OpenAI的API（例如Azure） -GOOGLE- Google的Gemini模型API_KEY: 选定提供商的API密钥
可选的环境变量
MODEL_ID: 要使用的特定模型（默认为提供商的标准模型）PROVIDER_BASE_URL: OpenAI兼容提供商的自定义API端点MAX_TOKENS: 模型响应的最大标记数（默认：1024）SUMMARIZATION_CHAR_THRESHOLD: 摘要的字符计数阈值（默认：512）SUMMARIZATION_CACHE_MAX_AGE: 缓存持续时间（毫秒，默认：3600000 - 1小时）MCP_WORKING_DIR- 尝试查找相对路径文件的备用目录
示例配置
# Anthropic配置
PROVIDER=ANTHROPIC
API_KEY=your-anthropic-key
MODEL_ID=claude-3-5-sonnet-20241022
# OpenAI配置
PROVIDER=OPENAI
API_KEY=your-openai-key
MODEL_ID=gpt-4-turbo-preview
# Azure OpenAI配置
PROVIDER=OPENAI-COMPATIBLE
API_KEY=your-azure-key
PROVIDER_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com
MODEL_ID=your-deployment-name
# Google配置
PROVIDER=GOOGLE
API_KEY=your-google-key
MODEL_ID=gemini-2.0-flash-exp
使用
将服务器添加到您的MCP配置文件中：
{
"mcpServers": {
"MUST_USE_summarization": {
"command": "node",
"args": ["path/to/summarization-functions/build/index.js"],
"env": {
"PROVIDER": "ANTHROPIC",
"API_KEY": "your-api-key",
"MODEL_ID": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"MCP_WORKING_DIR": "default_working_directory"
}
}
}
}
可用功能
服务器提供了以下摘要工具：
summarize_command
执行并汇总命令输出。
{
// 必需
command: string, // 要执行的命令
cwd: string, // 命令执行的工作目录
// 可选
hint?: string, // 关注领域："security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
output_format?: string // 格式："text" | "json" | "markdown" | "outline"（默认："text"）
}
summarize_files
汇总文件内容。
{
// 必需
paths: string[], // 要汇总的文件路径数组（相对于cwd）
cwd: string, // 解析文件路径的工作目录
// 可选
hint?: string, // 关注领域："security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
output_format?: string // 格式："text" | "json" | "markdown" | "outline"（默认："text"）
}
summarize_directory
获取目录结构概述。
{
// 必需
path: string, // 要汇总的目录路径（相对于cwd）
cwd: string, // 解析目录路径的工作目录
// 可选
recursive?: boolean, // 是否包含子目录。对于深层目录是安全的
hint?: string, // 关注领域："security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
output_format?: string // 格式："text" | "json" | "markdown" | "outline"（默认："text"）
}
summarize_text
汇总任意文本内容。
{
// 必需
content: string, // 要汇总的文本内容
type: string, // 内容类型（例如："日志输出"，"API响应"）
// 可选
hint?: string, // 关注领域："security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
output_format?: string // 格式："text" | "json" | "markdown" | "outline"（默认："text"）
}
get_full_content
根据给定的摘要ID检索完整内容。
{
// 必需
id: string // 存储内容的ID
}
运行评估
评估包加载了一个mcp客户端，然后运行index.ts文件，因此测试之间无需重新构建。您可以通过在npx命令前缀加载环境变量。完整文档可以在这里找到这里。
OPENAI_API_KEY=your-key npx mcp-eval src/evals/evals.ts src/server/mcp-server.ts
许可证
MIT