📝 AI Sticky Notes – MCP Project
一个简单的 AI 驱动的便利贴应用，使用 MCP (模型上下文协议) 通过 Claude Desktop 来添加、读取、删除和总结笔记。
itsmerizzi
README
📝 AI 便签 – MCP 项目
本项目是一个简单实用的应用程序，它使用 MCP (模型上下文协议) 来创建一个由 AI 驱动的便签系统。它利用 FastMCP、mcp[cli] 接口，并与 Claude Desktop 集成。
🚀 功能
- 添加新便签
- 读取所有现有便签
- 删除所有便签
- 获取最新便签
- 生成提示语以总结所有便签
🧰 使用的技术
- Python
- FastMCP
uv用于环境管理- Claude Desktop 用于执行工具、资源和提示语
🛠️ 设置和使用
1. 创建并初始化 MCP 环境
uv install
uv init project-folder-name
cd project-folder-name
uv add "mcp[cli]"
2. 安装并使用 Claude Desktop
- 下载并安装 Claude Desktop
- 运行并与定义的工具、资源和提示语交互
📁 文件概述
main.py
此文件包含使用 MCP 框架管理便签的所有工具和逻辑。
🔧 工具
add_note(message: str) -> str
将新便签附加到 notes.txt 文件。
read_notes() -> str
返回所有已保存的便签。如果不存在便签，则返回默认消息。
remove_notes() -> str
清除 notes.txt 文件中的所有便签。
🔗 资源
get_latest_note() -> str
返回最近添加的便签。
💬 提示语
note_summary_prompt() -> str
生成一个提示语，要求 AI 总结所有当前便签。
📄 便签文件
所有便签都存储在本地 notes.txt 文件中，如果该文件不存在，则会自动创建。
✅ 要求
- Python 3.10+
- 已安装
uv - 已安装 Claude Desktop
🧠 灵感
本项目演示了如何使用 MCP 构建与本地文件和结构化数据交互的智能代理。它很容易通过新功能进行扩展。
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器，它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互，而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具，可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件，并与流行的集成开发环境（IDE）集成，从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档，通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器的方案，它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力（代码生成、编辑、审查和文件操作）。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手（如 Cursor）提供 Jira 工单信息。
Linear MCP Server
一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，它与 Linear 的问题跟踪系统集成，允许大型语言模型（LLM）通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决，支持修订，并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要，从而实现与 Curri API 的交互。