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聊天可视化工具

一个将对话可视化为结构化层次思维导图的MCP服务器，无需API密钥或外部调用。

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在 GitHub 查看 asif-nvc/mcp-chat-visualizer

使用说明

mcp聊天可视化工具

一种MCP（模型上下文协议）服务器，将对话可视化为结构化的分层思维导图。

当你打电话给 visualize_chat 该工具为对话注入了思维导图生成提示。然后LLM生成聊天的结构化JSON思维导图，不需要API键或外部调用。

安装

npm install -g mcp-chat-visualizer

或直接与 npx:

npx mcp-chat-visualizer

设置

添加到您的MCP客户端配置（Claude Code、Claude Desktop等）：

{
  "mcpServers": {
    "chat-visualizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-chat-visualizer"]
    }
  }
}

克劳德代码

claude mcp add chat-visualizer -- npx mcp-chat-visualizer

克劳德桌面

增添 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "chat-visualizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-chat-visualizer"]
    }
  }
}

用法

配置后，让您的LLM可视化对话：

“将此对话视为思维导图”

LLM将调用 visualize_chat 工具并生成JSON思维导图，如下所示：

{
  "metadata": { "topic": "...", "contentType": "mindmap", "nodeCount": 12 },
  "nodes": [
    { "id": "root", "data": { "label": "Main Topic", "type": "root", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } },
    { "id": "cat1", "data": { "label": "Category", "type": "category", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } },
    { "id": "leaf1", "data": { "label": "Detail", "type": "leaf", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } }
  ],
  "edges": [
    { "id": "e1", "source": "root", "target": "cat1", "type": "connects" },
    { "id": "e2", "source": "cat1", "target": "leaf1", "type": "connects" }
  ],
  "hierarchy": {
    "root": ["cat1"],
    "cat1": ["leaf1"]
  }
}

JSON 模式

字段 描述
metadata 主题名称、内容类型、节点总数
nodes 节点数组 id, label, type （根/类/叶）， summary, hoverSummary
edges 节点之间的连接(source → target)
hierarchy 匹配边的父子映射

节点类型

  • 根 --谈话的中心话题
  • 类别 --高级分组（每张地图4-6个）
  • 叶子 --具体细节、事实或例子

思维导图有3-4个层次：根→ 分类→ 子类别→ 叶子。

运作原理

  1. 你要求法学硕士将对话可视化
  2. LLM称 visualize_chat 带有对话文本的工具
  3. 该工具返回结构化的提示指令
  4. LLM按照指示生成思维导图JSON
  5. 您在聊天中获得JSON，准备在UI中使用

没有外部API调用。没有API密钥。服务器是一种轻量级的提示交付机制——LLM负责所有的生成。

许可证

国际学生委员会

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