使用说明

后台任务 MCP 服务器

这个项目暴露了一个模型上下文协议（MCP）服务器，使得MCP-aware（即对MCP有感知能力的）组件能够客户端用于启动、监控和终止长期运行的shell命令。它非常方便保持语言服务器或其他开发者工具在后台运行的方法来自AI助手或任何其他MCP客户端内部。

Rust 工具链（1.80+ 推荐）。
无论你计划启动哪种背景工具，例如：
- python安装一个语言服务器，例如 pyright-langserver (npm install -g pyright）或 pylsp (pip install "python-lsp-server[all]"）。
- **Rust（一种编程语言）**确保 rust-analyzer 可用的 (rustup component add rust-analyzer)。

cargo build --release
./target/release/mcp_backgroundr

或者，可以跳过单独的构建步骤直接运行它：

cargo run --release

服务器通过标准输入输出（stdio）使用MCP协议通信，因此请保持进程运行并连接到它从您选择的MCP客户端（例如， npx @modelcontextprotocol/client-cli --stdio）。

工具名称	用途
`run_background_task` 启动一个shell命令并开始捕获标准输出/标准错误。
`get_task_status` 返回命令、生命周期状态、退出代码以及最近的输出。
`end_background_task` 请求终止正在运行的任务。

输出已截断至最近几行（可根据请求配置）以保持响应简洁。你可以进行轮询 get_task_status 直到任务完成。

许多LSP（语言服务器协议）服务器支持TCP模式，这与后台任务配合得很好模型，因为编辑器之后可以使用广告中提到的端口进行附加。Python 语言服务器（pylsp这使得事情变得简单：

请求MCP服务器以TCP模式启动它：

{
  "command": "pylsp --tcp --host 127.0.0.1 --port 2087"
}

rust-analyzer 它仅通过标准输入输出（stdio）使用JSON-RPC进行通信，因此我们将其部署在小型（代理/服务器/系统）之后 TCP shim 使得编辑器能够附加，而 MCP 服务器则保持进程运行。一个常见的选择是 socat：

确保两者都 rust-analyzer 并且 socat 已安装。一个典型的设置是：

rustup component add rust-analyzer
brew install socat  # or use your package manager of choice

使用 get_task_status 查看最近的stdout/stderr输出，检查退出代码，或者确认是否已发出终止请求。
当任务不再需要运行时，调用 end_background_task 与……一起；带有相关的；联系的 task_id如果进程自行退出，任务状态将自动移动到 completed 或者 failed。
任务仅在服务器进程退出时才会从内存存储中移除；重启MCP服务器以清除状态。

这是一个基于Tokio的标准Rust项目。运行 cargo test 或者 cargo fmt 在提交更改之前，并且每次重新构建后都要重启您的MCP客户端，以便它加载新的二进制文件。