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智能工作区管理器

一个安全的本地优先MCP服务器，将您的文件、笔记和项目暴露给AI助手，实现搜索、阅读、总结、创建和组织文档的功能，适用于macOS开发者。

  • by Harshil7875
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 harshil7875/smart-workspace-manager-mcp-server

使用说明

🧠 智能工作区管理器

通过将您的个人工作空间连接到人工智能来提高您的生产力。

智能工作区管理器是安全的、本地优先的 模型上下文协议（MCP） 服务器，将您的文件、笔记和项目暴露给人工智能助手，如Claude Desktop、Cursor IDE和自定义LLM工作流。

专为macOS（Silicon）开发人员构建，它将您的私有文件系统与大型语言模型连接起来，允许AI 搜索, 读, 总结, 创建，以及 组织 您的文档——具有完全的用户控制和隐私。

✨ 主要特点

  • 📚 资源发现：作为结构化MCP资源公开的文件、文件夹和笔记。
  • 🔎 智能搜索：按名称、路径或关键字搜索工作区内容。
  • 📝 文件摘要：快速总结会议笔记、文章或项目计划。
  • 🗂️ 文件创建和组织：创建、重命名、移动和（可选）删除文件。
  • ⚙️ 可配置且安全：完全控制文件类型、大小限制和可写操作。
  • 🔌 MCP兼容：无需自定义集成即可连接到任何启用MCP的客户端。
  • 🛡️ 本地优先隐私：你的数据永远不会离开你的机器。

🛠 运作原理

  • 在Mac上运行兼容MCP的服务器。
  • 通过标准I/O或HTTP（未来）连接到LLM应用程序。
  • 表示您的工作区目录（例如。， ~/Documents/Workspace)如：
    • 资源 （文件和元数据）
    • 工具 （搜索、汇总、创建文件等）
  • 允许LLM在用户控制下 怎么翻译, 分析，以及 修改 本地内容。
  • 所有破坏性操作（删除、移动）都位于安全配置之后。

🏛️ 技术概述

组件 描述
MCP服务器 使用官方Python MCP SDK构建
交通 Stdio（本地连接），SSE（计划）
资源 通过URI公开的文件（.txt、.md、.pdf）
工具 JSON模式验证函数（例如，搜索、汇总、创建）
配置 .env 文件+命令行覆盖
安全性 默认情况下为只读，细粒度工具访问控制

🚀 入门指南

先决条件

  • macOS（硅/ARM64）
  • Python 3.10+
  • Node.js（可选，用于MCP Inspector等测试工具）
  • MCP兼容客户端（例如。， 克劳德桌面)

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/Harshil7875/Smart-Workspace-Manager-MCP-Server.git
cd Smart-Workspace-Manager-MCP-Server

# Create a virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

配置

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

WORKSPACE_PATH=/Users/yourname/Documents/Workspace
ALLOWED_FILE_TYPES=.txt,.md,.pdf
MAX_FILE_SIZE_MB=5
ENABLE_DESTRUCTIVE_TOOLS=false

运行服务器

python server.py

或者通过您的MCP客户端自动启动（例如，Claude Desktop配置）。

🛤️ Roadmap

  • [x] 基本MCP服务器样板
  • [x] 将工作区作为资源公开
  • []实现搜索和汇总工具
  • []添加创建/移动/删除文件工具
  • []支持订阅文件更改
  • []集成采样（LLM起草助理）
  • []可选远程（HTTP/SSE）支持
  • []抛光CLI工具包

🧩 延伸

智能工作区管理器是为可扩展性而构建的：

  • 通过定义简单的JSON Schema接口添加新工具。
  • 自定义工作区扫描逻辑。
  • 扩展以支持语义搜索或AI驱动的文件标记。

📜 许可证

MIT许可证

🤝 贡献

欢迎投稿！

  • 分叉存储库
  • 创建新分支(git checkout -b feature-name)
  • 提交您的更改
  • 打开拉取请求

如果添加新功能，请确保更新测试和文档。

🧠 关于模型上下文协议

MCP是一种新的开放标准，用于安全、模块化地将LLM连接到外部工具、数据库和数据源。
了解更多信息，请访问 模型上下文协议.io.

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