使用说明

TW MCP本地服务器-Claude 4.6混合云计算

与Claude Sonnet 4.6集成的全面Python MCP（模型上下文协议）服务器实现，具有以下特点 混合云计算 它优先考虑本地执行，同时与Azure云资源无缝集成以完成资源密集型任务。

🌟 主要特点

🔥 混合云架构

本地优先计算：智能资源管理优先考虑本地执行
Azure云集成：无缝回退到Azure Functions以完成要求苛刻的任务
Windows桌面优化：专为高性能Windows工作站量身定制
资源意识决策：实时监控和智能任务分配

🧠 人工智能辅助

氛围编程：深思熟虑、富有同理心的编程伙伴
深度推理：建议背后有明确“为什么”的全面解释
支持性指导：鼓励患者提供帮助，建立信心
情商：识别并响应用户情绪状态

🎯 综合MCP模块

🧠 思维与工艺

头脑风暴：由意图或情绪引发的同情想法生成
思维导图：具有可视化映射和清晰度的递归概念分支
视角转换：在支持下重新定义问题和挑战默认值
创造力激增：通过发散思维打破创意僵局

🎨 视觉和图像生成

图像种子：主题视觉输出生成
调色板生成器：情感和品牌驱动的配色方案
着色模式：多种渲染技术（照片、素描、超现实）
流程草图：从最少的输入中起草视觉序列

🎬 动画与运动设计

运动品牌：标志和标语动画与品牌能量同步
振动衰减：情绪驱动的环境视觉体验过渡
循环工艺：无缝循环动画生成
温度同步：动画与环境输入（音乐、语音）同步

🧪 模型交互与测试

LLM听写：语音到模型转录和听写工作流程
API试验台：用于测试和验证API行为的本地沙箱
查询优化：快速调整语言以获得最佳清晰度和结果
Weave探员：具有协调逻辑的多代理工作流编排

✍️ 写作与作文

写作缪斯：故事情节、品牌文案和种子概念文章
构图雕塑：写作任务的形式、语气和流程控制
编辑通行证：使用预设样式重写和润色文本
人物角色作家：基于字符的书写语音模拟

🎧 音乐和音频开发

音调生成器：与品牌情感和场景背景相关的旋律创意
Beat Vibe：循环创建与动画和触发器同步
声景：多层环境音频设计生成
语音流：声音输入/输出处理和样式

🗣️ 语音识别与交互

语音捕捉：具有智能标签的上下文语音捕获
意图回声：语音中嵌入的语调和情感分析
演讲技巧：自然口语反应生成
命令流：语音激活MCP任务执行

🏗️ 建筑

混合计算决策引擎

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    FastAPI Application                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│               Hybrid Compute Manager                       │
│  ┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────────────┐ │
│  │   Local Execution   │    │    Azure Cloud Functions   │ │
│  │  - CPU Monitoring   │    │   - Flex Consumption Plan  │ │
│  │  - Memory Tracking  │    │   - Serverless Compute     │ │
│  │  - GPU Utilization  │    │   - Auto-scaling           │ │
│  └─────────────────────┘    └─────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    MCP Plugin System                       │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│  │  Ideation    │ │   Visual     │ │    Voice & Audio     │ │
│  │  Modules     │ │  Generation  │ │     Modules          │ │
│  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Claude Client                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                 Configuration Layer                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│           Azure Integration & Local Processing             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

资源管理战略

本地执行标准：CPU<80%，内存<85%，任务持续时间<5分钟
Azure回退触发器：资源限制、长时间运行的任务、专门的人工智能服务
成本优化：在保持性能保证的同时最大限度地降低云成本
Windows特定：GPU优先级、服务集成、桌面优化

🚀 快速开始

系统要求

最低系统要求

中央处理器：现代x64处理器（英特尔酷睿i5-8400或AMD Ryzen 5 2600等同物）
随机存取存储器：16GB DDR4
存储：256GB SSD（最小100GB可用空间）
图形处理器：集成图形（建议使用专用GPU）
网络：宽带互联网连接
操作系统：Windows 10 Pro（1903或更高版本）或Linux（Ubuntu 20.04 LTS+、CentOS 8+或同等版本）

轻量级Linux配置

中央处理器：现代x64处理器（英特尔酷睿i3-10100或AMD Ryzen 3 3100等效处理器）
随机存取存储器：8GB DDR4（推荐16GB）
存储：128GB SSD（最小50GB可用空间）
图形处理器：集成显卡（用于GPU加速的NVIDIA GTX 1650+）
网络：宽带互联网连接
操作系统：Ubuntu 22.04 LTS、Debian 11+或Alpine Linux 3.15+

Azure云资源（可选）

Azure函数（Linux Flex消费）
Azure存储（Blob、表、队列）
Azure人工智能服务
Azure编排（持久功能）

🔑 获取您的Claude Sonnet 4.6 API密钥

在安装之前，您需要一个Anthropic API密钥才能访问Claude Sonnet 4.6：

注册Anthropic控制台:
- 访问 console.anthropic.com
- 创建帐户或使用现有帐户登录
验证您的账户:
- 如果需要，请完成电子邮件验证
- 您可能需要提供一个电话号码进行验证
添加账单信息:
- 导航到控制台中的“账单”
- 添加付款方式（需要信用卡）
- Claude Sonnet 4.6采用按使用付费定价
生成API密钥:
- 转到左侧栏中的“API键”
- 点击“创建密钥”
- 为您的密钥命名（例如“MCP本地服务器”）
- 立即复制生成的密钥（您将无法再次看到它）
重要说明:
- 确保API密钥的安全：永远不要将其提交给版本控制
- 监控使用情况：定期在Anthropic控制台中检查您的使用情况
- 费率限制：注意您的账户层的API利率限制
- 定价：Claude Sonnet 4.6定价基于输入/输出代币
定价参考 （截至2025年7月）：
- 输入代币：每百万代币约3.00美元
- 输出代币：每百万代币约15.00美元
- 价格可能会有所不同；检查 Anthropic的定价页面对于当前汇率

安装

选择您首选的部署方法：

🖥️ 本地Windows安装

先决条件:
- Python 3.9或更高版本
- Windows 版 Git
- PowerShell 5.1或更高版本
- Visual Studio构建工具（适用于某些Python包）

克隆和设置:

git clone https://github.com/AplUSAndmINUS/tw-mcp-local-server-claude.git
cd tw-mcp-local-server-claude

创建虚拟环境:

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

安装依赖项:

pip install -e .
pip install -r requirements.txt

配置环境:

copy .env.example .env
# Edit .env with your settings using notepad or your preferred editor
notepad .env

基本Windows配置:

# Claude API
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here

# Hybrid Computing
HYBRID_COMPUTING_ENABLED=true
PREFER_LOCAL_EXECUTION=true

# Windows Optimizations
WINDOWS_OPTIMIZATIONS=true
WINDOWS_GPU_PRIORITY=true

# Azure Integration (Optional)
AZURE_ENABLED=false

启动服务器:
```
mcp-server run
```

作为Windows服务安装 （可选）：

python scripts/windows_service.py install
python scripts/windows_service.py start

🐧 本地Linux安装

先决条件:

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv git build-essential

# CentOS/RHEL
sudo yum install python3 python3-pip git gcc gcc-c++ make

# Alpine Linux
sudo apk add python3 python3-dev py3-pip git build-base

克隆和设置:

git clone https://github.com/AplUSAndmINUS/tw-mcp-local-server-claude.git
cd tw-mcp-local-server-claude

创建虚拟环境:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

安装依赖项:

pip install -e .
pip install -r requirements.txt

配置环境:

cp .env.example .env
# Edit .env with your settings
nano .env  # or vim, gedit, etc.

基本Linux配置:

# Claude API
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here

# Hybrid Computing
HYBRID_COMPUTING_ENABLED=true
PREFER_LOCAL_EXECUTION=true

# Linux Optimizations
WINDOWS_OPTIMIZATIONS=false
WINDOWS_GPU_PRIORITY=false

# Azure Integration (Optional)
AZURE_ENABLED=false

启动服务器:
```
mcp-server run
```

按系统安装服务 （可选）：

# Create service file
sudo cp scripts/mcp-server.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable mcp-server
sudo systemctl start mcp-server

☁️ Azure云部署

先决条件:
- 已安装并配置Azure CLI
- 具有适当权限的Azure订阅
- Docker（用于容器化部署）

登录Azure:

az login
az account set --subscription "your-subscription-id"

克隆并准备:

git clone https://github.com/AplUSAndmINUS/tw-mcp-local-server-claude.git
cd tw-mcp-local-server-claude

选项A：Azure容器实例（最简单）:

# Create resource group
az group create --name mcp-server-rg --location eastus

# Create container instance
az container create \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --name mcp-server \
  --image python:3.11-slim \
  --cpu 2 \
  --memory 4 \
  --ports 8000 \
  --environment-variables \
    ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here" \
    HYBRID_COMPUTING_ENABLED=true \
    AZURE_ENABLED=true \
  --command-line "pip install -e . && mcp-server run --host 0.0.0.0"

选项B：Azure应用服务（推荐）:

# Create App Service plan
az appservice plan create \
  --name mcp-server-plan \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --sku B1 \
  --is-linux

# Create web app
az webapp create \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --plan mcp-server-plan \
  --name mcp-server-app \
  --runtime "PYTHON|3.11"

# Configure app settings
az webapp config appsettings set \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --name mcp-server-app \
  --settings \
    ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here" \
    HYBRID_COMPUTING_ENABLED=true \
    AZURE_ENABLED=true \
    WEBSITES_PORT=8000

# Deploy code
az webapp deployment source config \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --name mcp-server-app \
  --repo-url https://github.com/AplUSAndmINUS/tw-mcp-local-server-claude \
  --branch master \
  --manual-integration

选项C:Azure函数（无服务器）:

# Create Function App
az functionapp create \
  --resource-group mcp-server-rg \
  --consumption-plan-location eastus \
  --runtime python \
  --runtime-version 3.11 \
  --functions-version 4 \
  --name mcp-server-func \
  --storage-account mcpserverstorage

# Deploy using Azure Functions Core Tools
func azure functionapp publish mcp-server-func

配置Azure特定设置:

# Azure optimizations
AZURE_ENABLED=true
AZURE_SUBSCRIPTION_ID=your-subscription-id
AZURE_RESOURCE_GROUP=mcp-server-rg

# Hybrid computing for cloud
HYBRID_COMPUTING_ENABLED=true
PREFER_LOCAL_EXECUTION=false

# Security
CORS_ORIGINS=["https://yourdomain.com"]

验证部署:

# Test the deployment
curl https://your-app-name.azurewebsites.net/health

🔧 安装后验证

对于所有部署方法，请验证您的安装：

检查服务器运行状况:

curl http://localhost:8000/health  # Local deployments
curl https://your-app.azurewebsites.net/health  # Azure deployments

测试基本功能:

# Test vibe coding
curl -X POST "http://localhost:8000/vibe-code" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"request": "Hello, can you help me with Python?", "context": {"mood": "curious"}}'

运行集成测试:
```
python tests/test_integration.py
```

监控日志:

# Local deployments
tail -f logs/mcp-server.log

# Azure deployments
az webapp log tail --resource-group mcp-server-rg --name mcp-server-app

🎯 使用示例

同理心头脑风暴

# CLI brainstorming session
mcp-server vibe "I need creative ideas for improving team collaboration"

# API request
curl -X POST "http://localhost:8000/brainstorm/session" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "topic": "Sustainable urban transportation",
    "intent": "problem_solving",
    "mood": "focused",
    "duration_minutes": 15
  }'

思维导图创建

import httpx
import asyncio

async def create_mindmap():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "http://localhost:8000/mindmap/create",
            json={
                "central_concept": "Machine Learning Applications",
                "depth": 3,
                "breadth": 5,
                "thinking_style": "analytical"
            }
        )
        mindmap = response.json()
        print(f"Created mindmap with {len(mindmap['nodes'])} nodes")
        return mindmap

asyncio.run(create_mindmap())

视角转换

async def shift_perspective():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "http://localhost:8000/perspective-shift/shift",
            json={
                "original_question": "How can we increase team productivity?",
                "shift_type": "stakeholder",
                "intensity": "moderate"
            }
        )
        return response.json()

创造力激增

# Break creative gridlock
curl -X POST "http://localhost:8000/creativity-surge/surge" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "challenge": "Design a more engaging user onboarding",
    "technique": "random_stimulation",
    "intensity": "high",
    "preferred_style": "playful"
  }'

系统监控

# Check hybrid computing status
curl http://localhost:8000/system/status

# Monitor resource usage
curl http://localhost:8000/system/resources

# Trigger system optimization
curl -X POST http://localhost:8000/system/optimize

🎯 Vibe编码理念

此服务器实现了一种独特的“氛围编码”方法，该方法优先考虑：

共情：了解你的需求、挫折和情感背景
安慰提供信心和鼓励，尤其是在面临挑战时
善意：耐心、支持性的解释，从不居高临下
理解：把握更广泛的背景、目标和长期目标
欣赏：认识到方案编制的复杂性和创造性
深入推理：彻底、合理的解决方案，并附有清晰的解释
逻辑推理能力强：明确解释建议背后的“原因”

🔧 混合计算功能

智能资源管理

实时监控：CPU、内存、磁盘和GPU利用率跟踪
自适应阈值：Windows优化的性能阈值
预测分析：任务持续时间和资源需求估算
成本优化：在保持性能的同时最大限度地降低云成本

本地首次执行

优先本地处理：硬件效率最高
GPU加速：利用NVIDIA RTX功能执行视觉任务
Windows服务集成：无缝的Windows桌面集成
资源感知调度：智能任务排队和优先级

Azure云集成

无服务器功能：Linux Flex消费，实现经济高效的扩展
存储集成：Blob、表和队列操作
人工智能服务：专门处理的认知服务
编排：复杂工作流程的持久功能

同理心MCP模块

每个模块的设计都以同理心和支持为核心：

🧠 思维与工艺

头脑风暴：通过鼓舞人心的反馈产生有情绪意识的想法
思维导图：视觉概念图和支持性指导
视角转换：用同理心推理进行温和的重新构建
创造力激增：具有激励支持的突破性技术

🎨 视觉与创意模块

图像种子：情感驱动的视觉概念
调色板生成器：品牌一致的色彩心理学
运动品牌：动态品牌表达
振动衰减：环境情绪转变

🗣️ 语音与通信

语音捕捉：上下文语音识别
意图回声：情绪基调分析
演讲技巧：自然反应生成
命令流：语音控制工作流程

🔧 用法

命令行界面

# Start the server
mcp-server run --host localhost --port 8000

# Test API connection
mcp-server test

# Interactive vibe coding session
mcp-server interactive

# Quick vibe coding
mcp-server vibe "Help me optimize this Python function"

# Analyze code files
mcp-server analyze mycode.py --language python --task review

# Check server status
mcp-server status

# List available plugins
mcp-server plugins

API终点

服务器提供了几个REST API端点：

POST /complete -基本文本完成
POST /vibe-code -Vibe编码辅助
POST /chat -多回合对话
POST /analyze-code -代码分析和改进
GET /health -健康检查
GET /plugins -列出可用插件

API使用示例

import httpx
import asyncio

async def vibe_code_example():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "http://localhost:8000/vibe-code",
            json={
                "request": "I'm struggling with async/await in Python. Can you help?",
                "context": {
                    "mood": "supportive",
                    "experience_level": "beginner"
                }
            }
        )
        print(response.json())

asyncio.run(vibe_code_example())

🔌 插件系统

服务器具有灵活的插件架构。通过扩展来创建自定义插件 PluginInterface:

from mcp_server.plugins import PluginInterface, PluginMetadata

class MyPlugin(PluginInterface):
    def get_metadata(self) -> PluginMetadata:
        return PluginMetadata(
            name="my_plugin",
            version="1.0.0",
            description="My custom plugin",
            author="Your Name"
        )

    async def initialize(self) -> None:
        # Plugin initialization
        pass

    async def shutdown(self) -> None:
        # Plugin cleanup
        pass

内置插件

Vibe编码器：富有同情心的编程协助
代码分析器：代码审查和改进建议
文档生成器：自动生成文档

⚙️ 配置

使用环境变量或 .env 文件：

# Server Configuration
HOST=localhost
PORT=8000
DEBUG=false

# Claude API Configuration
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here
CLAUDE_MODEL=claude-sonnet-4-6
MAX_TOKENS=4096
TEMPERATURE=0.7

# Plugin Configuration
ENABLED_PLUGINS=["vibe_coder"]

# Security
SECRET_KEY=your-secret-key
CORS_ORIGINS=["http://localhost:3000"]

# Rate Limiting
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_WINDOW=60

🖥️ Windows服务安装

对于Windows用户，服务器可以作为Windows服务安装：

安装NSSM （非吸吮服务经理）：下载自 nssm.cc
运行服务安装程序:
```
python scripts/windows_service.py
```
或者使用批处理文件:
```
scripts\install_service.bat
```

管理服务:

.\scripts\manage_service.ps1 start
.\scripts\manage_service.ps1 stop
.\scripts\manage_service.ps1 status

🏗️ 部署选项

本地Windows桌面

# Install as Windows service
python scripts/windows_service.py install
python scripts/windows_service.py start

# Or run directly
mcp-server run --host localhost --port 8000

混合云部署

# Deploy Azure Functions
./scripts/deploy_azure_functions.sh

# Configure hybrid settings
export AZURE_ENABLED=true
export AZURE_SUBSCRIPTION_ID=your-subscription-id

# Start with hybrid computing
mcp-server run --hybrid-enabled

Docker部署

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -e .

EXPOSE 8000
CMD ["mcp-server", "run", "--host", "0.0.0.0"]

📊 性能与监控

资源监控

实时度量：CPU、内存、磁盘、GPU利用率
历史分析：业绩趋势和模式
阈值警报：主动资源管理
成本跟踪：Azure使用和成本优化

系统健康

健康终点: /health, /system/status
插件状态：单个模块健康检查
Azure集成：服务可用性和延迟
性能指标：响应时间和吞吐量

🔐 安全与隐私

本地安全

速率限制：可配置的请求限制
CORS保护：跨源请求管理
输入验证：全面的请求净化
安全默认值：生产就绪安全配置

Azure安全

OAuth2集成：安全云身份验证
管理身份：无密码Azure访问
网络安全：VPC和防火墙配置
审计日志：全面的安全监控

📚 文档

混合动力配置指南：完成设置和配置
API 文档：API综合参考
插件开发：创建自定义MCP模块
Azure集成：云部署指南
Windows服务：桌面服务设置

🧪 测试与验证

自动化测试

# Run all tests
pytest tests/

# Test hybrid computing
python tests/test_integration.py

# Test individual modules
pytest tests/test_brainstorm.py
pytest tests/test_mindmap.py

手动测试

# Test brainstorming
mcp-server vibe "Help me brainstorm ideas for..."

# Test mindmapping
curl -X POST localhost:8000/mindmap/create -d '{"central_concept": "AI"}'

# Test system status
curl localhost:8000/system/status

🤝 贡献

开发设置

# Clone and setup
git clone https://github.com/AplUSAndmINUS/tw-mcp-local-server-claude.git
cd tw-mcp-local-server-claude
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Format code
black src/
isort src/

插件开发

创建自定义MCP插件：

from mcp_server.plugins import PluginInterface, PluginMetadata

class MyPlugin(PluginInterface):
    def get_metadata(self) -> PluginMetadata:
        return PluginMetadata(
            name="my_plugin",
            version="1.0.0",
            description="Custom empathetic plugin",
            author="Your Name"
        )

    async def initialize(self) -> None:
        # Initialize with empathy and support
        pass

🛡️ 安全特性

速率限制：可配置的请求速率限制
CORS保护：可配置的CORS源
输入验证：基于Pydantic的请求验证
错误处理：全面的错误处理和记录
API密钥安全：安全的API密钥管理
Azure安全：OAuth2和托管身份集成

📝 记录和监控

服务器使用具有移情上下文的结构化日志记录：

import structlog
logger = structlog.get_logger()

# Empathetic logging with user context
logger.info("Supporting user through creative challenge",
           user_mood="frustrated",
           assistance_type="brainstorming")

🌐 云集成

Azure 函数

构思功能：头脑风暴和思维导图
视觉功能：图像和动画生成
音频功能：音乐和语音处理
编排：复杂的工作流管理

成本优化

本地优先：本地执行的云成本为零
智能路由：考虑成本的任务安排
使用情况监控：实时成本跟踪
预算控制：可配置的支出限额

📚 示例

这 examples/ 目录包含：

vibe_coding_example.py：完整的vibe编码演示
sample_mcp_config.py：插件配置示例
usage_examples.json：API使用示例
custom_plugin_template.py：用于创建自定义插件的模板

运行vibe编码示例：

cd examples
python vibe_coding_example.py

🧪 发展

设置开发环境

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Install pre-commit hooks
pre-commit install

# Run tests
pytest

# Format code
black src/
isort src/

# Type checking
mypy src/

创建插件

在中创建一个新的Python文件 src/mcp_server/plugins/
扩展 PluginInterface
实施所需方法
增添 ENABLED_PLUGINS 配置
重新启动服务器

🌐 云部署

Docker部署

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -e .

EXPOSE 8000
CMD ["mcp-server", "run", "--host", "0.0.0.0"]

云环境变量

HOST=0.0.0.0
PORT=8000
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key
CORS_ORIGINS=["https://yourdomain.com"]

🛡️ 安全特性

速率限制：可配置的请求速率限制
CORS保护：可配置的CORS源
输入验证：基于Pydantic的请求验证
错误处理：全面的错误处理和记录
API密钥安全：安全的API密钥管理

📝 日志记录

服务器使用具有可配置级别的结构化日志记录：

import structlog
logger = structlog.get_logger()

# Logs are automatically structured with context
logger.info("Request processed", user_id=123, duration=0.5)

🤝 贡献

分叉存储库
创建要素分支
进行更改
添加测试
提交拉取请求

📄 许可证

此项目根据GNU通用公共许可证v3.0获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

🙏 致谢

人类 API
快速API 优秀的web框架
Python社区 令人惊叹的库和工具

📞 支持

如需支持，请：

检查文档
审查例子
在GitHub上打开一个问题
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快乐的Vibe编码！ 🚀

使用说明

TW MCP本地服务器-Claude 4.6混合云计算

🌟 主要特点

🔥 混合云架构

🧠 人工智能辅助

🎯 综合MCP模块

🧠 思维与工艺

🎨 视觉和图像生成

🎬 动画与运动设计

🧪 模型交互与测试

✍️ 写作与作文

🎧 音乐和音频开发

🗣️ 语音识别与交互

🏗️ 建筑

混合计算决策引擎

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🖥️ 本地Windows安装

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思维导图创建

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