模型上下文协议服务器

一个最小可用、可扩展的Model Context Protocol (MCP)服务器,用于在IDE中为模型提供项目专有上下文和开发模板。

  • by PoivronMax
  • Python
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使用说明

CJ-MCP — Cangjie Project MCP Server

一个最小可用、可扩展的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,用于在 IDE(如 Cursor)里为模型提供:

  • 项目专有上下文(模块化的设计文档与规范)
  • Cangjie/ArkTS 开发模板(工具与提示模板)

它非常适合与 Context7(或任何“Cangjie 语法/标准库参考”的 MCP)同时启用:

  • Context7 负责语言/语法/标准库
  • CJ-MCP 负责你项目的专有知识与流程

目录结构详解

my_mcp_server/
├── server.py              # MCP 服务器主程序(FastMCP + stdio)
├── prompts.json           # 提示模板配置文件(可选)
├── README.md              # 本文件
├── resources/             # 暴露给模型的只读资料
│   ├── global/            # 全局通用文档
│   │   ├── CANGJIE_C_FFI_SUMMARY.md  # Cangjie-C FFI 使用总结
│   │   └── libs/          # 标准库文档(可选)
│   │       └── std/       # 标准库各模块文档
│   └── modules/           # 各模块专属文档(按模块拆分上下文)
│       ├── incremental engine/  # 增量引擎模块
│       │   ├── 增量引擎串讲.md
│       │   ├── 增量引擎调用流程总结.md
│       │   ├── 仓颉函数调用流程详解.md
│       │   ├── 仓颉增量引擎相关概念解析.md
│       │   ├── 仓颉状态变更失效和更新机制详解.md
│       │   └── Dependency系统对比分析.md
│       ├── ui/            # UI 模块
│       │   ├── CALLBACK_FFI_DESIGN.md
│       │   └── onClick_Callback_Flow_Analysis.md
│       └── serialization_deserialization/  # 序列化模块(待补充)
└── .cursor/               # Cursor 配置(在项目根目录,不在本仓库)
    └── mcp.json           # MCP 服务器配置

快速开始

环境准备(conda 或 python venv 都行)

# 任选其一

# (A) conda
conda create -n mcp-env python=3.11 -y
conda activate mcp-env
pip install -r requirements.txt

# (B) python venv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 在仓库根运行
python server.py
# 成功的话会“静默挂起”——表示在 stdio 等待 MCP 客户端连接


### 在 Cursor 里注册 MCP

重要:`.cursor/mcp.json` 要放在你打开的项目根目录(与 `.git` 同层)。

在项目根目录创建 `.cursor/mcp.json`(如果不存在),添加以下配置:

```json
{
  "mcpServers": {
    "cj-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/home/maxime/ws/my_mcp_server/server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/home/maxime/ws/my_mcp_server"
      }
    }
  }
}

注意:

  • 将 /home/maxime/ws/my_mcp_server/server.py 替换为你的实际路径
  • 如果使用虚拟环境,command 应指向虚拟环境中的 Python,例如:"/path/to/.venv/bin/python"
  • 重启 Cursor 使配置生效

功能说明

资源(Resources)

CJ-MCP 提供以下资源,模型可以通过 MCP 协议访问:

全局资源

  • cj://syntax - 仓颉语法/规范汇总

    • 自动聚合 resources/global/ 下所有 .md 文件
    • 包含 Cangjie-C FFI 使用总结等全局文档
  • cj://global - 所有全局文档

    • 包含语法、风格指南、公共设计等
    • 支持子目录结构(如 libs/std/ 下的标准库文档)

模块资源

  • proj://modules/{module} - 指定模块的全部文档
    • module 参数示例:"incremental engine", "ui", "serialization_deserialization"
    • 自动扫描模块目录下的所有 .md 文件并聚合
    • 支持中文模块名(如 "incremental engine")

使用示例:

获取增量引擎模块文档:proj://modules/incremental engine
获取 UI 模块文档:proj://modules/ui

工具(Tools)

summarize_module

对指定模块的文档进行粗粒度摘要,按文件顺序截取前若干字符。

参数:

  • module (str) - 模块名称
  • max_chars (int, 默认: 12000) - 最大字符数

返回:以 ==== FILE: 分隔的文档摘要

提示模板(Prompts)

cj_module_dev

针对某个模块的开发任务提示模板。

参数:

  • module (str) - 模块名称
  • task (str) - 具体任务描述

使用场景:当需要开发或修改某个模块的功能时,使用此 prompt 可以让模型:

  1. 自动获取相关语法文档(从 Context7)
  2. 自动获取项目全局约定(从 cj://global)
  3. 自动获取模块专有文档(从 proj://modules/{module})
  4. 生成符合项目规范的代码

示例:

module = "incremental engine"
task = "把增量引擎的navigation补齐,帮我进行增量引擎开发"

cj_module_summary

总结模块设计的提示模板。

参数:

  • module (str) - 模块名称

返回内容:

  • 模块目标与边界
  • 关键类型/类/组件
  • 状态与事件流转
  • 与其他模块的依赖关系
  • 已知坑点与注意事项

使用示例

示例 1:使用 cj_module_dev prompt

在 Cursor 中,你可以直接调用 prompt:

请使用 cj_module_dev prompt,module = "incremental engine", 
task = "把增量引擎的navigation补齐,帮我进行增量引擎开发"

模型会自动:

  1. 读取 cj://global 获取全局规范
  2. 读取 proj://modules/incremental engine 获取增量引擎文档
  3. 根据任务生成符合规范的代码或文档

示例 2:直接访问资源

模型可以直接请求资源:

请读取 cj://syntax 了解仓颉语法
请读取 proj://modules/ui 了解 UI 模块设计

示例 3:使用工具生成组件

请使用 gen_cj_component 工具生成一个名为 MyView 的组件

开发指南

添加新模块文档

  1. 在 resources/modules/ 下创建模块目录(支持中文名称)
  2. 将模块相关的 .md 文档放入该目录
  3. 文档会自动被 proj://modules/{module} 资源聚合

示例:

mkdir -p resources/modules/my_module
# 添加文档
echo "# My Module" > resources/modules/my_module/README.md

添加全局文档

  1. 将文档放入 resources/global/ 目录
  2. 支持子目录结构(如 libs/std/)
  3. 所有 .md 文件会自动被 cj://syntax 和 cj://global 资源聚合

扩展工具

在 server.py 中添加新的 @mcp.tool() 装饰器函数:

@mcp.tool()
def my_custom_tool(param1: str, param2: int = 10) -> str:
    """
    工具描述。
    """
    # 实现逻辑
    return result

扩展提示模板

在 server.py 中添加新的 @mcp.prompt() 装饰器函数:

@mcp.prompt()
def my_custom_prompt(context: str) -> str:
    """
    提示模板描述。
    """
    return f"""
    你的提示模板内容...
    [上下文] {context}
    """

依赖说明

Python 依赖

主要依赖:

  • mcp - Model Context Protocol 服务器框架(FastMCP)

安装:

pip install mcp

或创建 requirements.txt:

mcp>=0.1.0

然后安装:

pip install -r requirements.txt

Python 版本

建议使用 Python 3.11 或更高版本。


常见问题

Q: 如何验证 MCP 服务器是否正常工作?

A: 在 Cursor 中,打开 MCP 面板(通常通过命令面板),查看 cj-mcp 服务器状态。如果显示已连接,说明配置成功。

Q: 模块名称支持中文吗?

A: 支持。模块名称可以是中文,例如 "incremental engine"。在访问资源时使用:proj://modules/incremental engine

Q: 如何与 Context7 配合使用?

A: CJ-MCP 专注于项目专有知识,Context7 专注于语言语法和标准库。两者可以同时启用:

  • Context7 提供:语法规则、标准库 API、语言特性
  • CJ-MCP 提供:项目架构、模块设计、团队规范

Q: 资源文件支持哪些格式?

A: 目前主要支持 Markdown (.md) 文件。其他格式的文件会被忽略。

Q: 如何调试 MCP 服务器?

A: 可以直接运行 python server.py,服务器会通过 stdio 与客户端通信。如果出现错误,会在终端显示。

Q: 虚拟环境中的 Python 路径如何配置?

A: 在 .cursor/mcp.json 中,command 字段应指向虚拟环境的 Python 可执行文件:

{
  "command": "/path/to/.venv/bin/python",
  "args": ["/path/to/server.py"]
}

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!


许可证

[根据项目实际情况填写]


更新日志

v1.0.0

  • 初始版本
  • 支持全局资源和模块资源
  • 提供组件生成工具
  • 提供模块开发提示模板# CJ-MCP — Cangjie Project MCP Server