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人工辅助LLM问答工具

一个通过MCP stdio协议提供人工介入的Web UI工具，用于响应LLM问题。

  • by tejzpr
  • Go
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 tejzpr/rishvan-mcp

使用说明

里什万·麦克普

提供人机交互工具的stdio MCP服务器(ask_rishvan)带有用于回答LLM问题的web UI。

运作原理

  1. LLM客户端调用 ask_rishvan(question, app_name) 通过MCP stdio
  2. 服务器在SQLite中创建一个挂起的请求（作用域为IDE），在端口上启动web UI 56234，并打开浏览器
  3. 人类在React UI中看到问题并键入响应
  4. 响应作为工具结果返回给LLM

多个IDE可以使用相同的服务器二进制文件——每个源代码传递 --source <name> 并处于孤立状态。

构建

需要Go 1.23+和Node.js 18+。

make

这构建了前端，将其嵌入到Go二进制文件中，并生成 ./rishvan-mcp.

用法

rishvan-mcp --source <source-name>

这 --source 旗是 必需的。它将所有DB记录和UI状态限定到该源实例。

MCP配置

添加到您的MCP客户端配置中（例如Claude Desktop、Windsurf）：

{
  "mcpServers": {
    "rishvan": {
      "command": "/path/to/rishvan-mcp",
      "args": ["--source", "windsurf"]
    }
  }
}

码头工人

docker pull tejzpr/rishvan-mcp:latest
docker run --rm -it tejzpr/rishvan-mcp --source windsurf

图像在每个GitHub版本上发布到Docker Hub linux/amd64 和 linux/arm64.

工具

ask_rishvan

参数 类型 必填 说明
question string yes 人类的问题或提示
app_name string yes 应用程序/项目上下文名称

退货： 人类的文本响应。

数据

  • 数据库： ~/.rishvan-mcp/app.db （SQLite通过GORM）
  • Web用户界面： http://localhost:56234

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