All-in-One Dev
一体化模型上下文协议: qdrant, Google 套件(Gmail、日历等), Jira, GitLab, 命令行界面 (CLI), ...
README
项目已迁移
该项目已被拆分并迁移到各个独立的仓库。
- Google Kit: 适用于 Gmail、Google 日历、Google Chat 的工具
- RAG Kit: 适用于 RAG、Memory 的工具
- Dev Kit: 适用于开发人员的工具,jira, confluence, gitlab, github, ...
- Fetch Kit: 适用于 fetch, scrape, ... 的工具
- Research Kit: 适用于研究、学术、推理的工具,...
MyMCP 服务器
一个强大的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现,集成了 GitLab、Jira、Confluence、YouTube 等。该服务器提供 AI 驱动的搜索功能和各种用于开发工作流程的实用工具。
社区
如需社区支持、讨论和更新,请访问我们的论坛:community.aiocean.io。
前提条件
- Go 1.23.2 或更高版本
- 您要使用的各种服务的 API 密钥和令牌
安装
通过 Smithery 安装
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 MyMCP 服务器(将引导您完成交互式 CLI 设置):
npx -y @smithery/cli install @nguyenvanduocit/all-in-one-model-context-protocol --client claude
注意:Smithery 将以交互方式提示您输入所需的配置值,并自动处理环境设置
通过 Go 安装
- 安装服务器:
go install github.com/nguyenvanduocit/all-in-one-model-context-protocol@latest
- 需要手动设置 - 创建一个包含您的配置的
.env
文件:
ENABLE_TOOLS=
QDRANT_HOST=
ATLASSIAN_HOST=
ATLASSIAN_EMAIL=
GITLAB_HOST=
GITLAB_TOKEN=
BRAVE_API_KEY=
ATLASSIAN_TOKEN=
GOOGLE_AI_API_KEY=
PROXY_URL=
OPENAI_API_KEY=
DEEPSEEK_API_KEY=
QDRANT_PORT=
GOOGLE_TOKEN_FILE=
GOOGLE_CREDENTIALS_FILE=
QDRANT_API_KEY=
- 配置您的 claude 的配置:
{
"mcpServers": {
"my_mcp_server": {
"command": "all-in-one-model-context-protocol",
"args": ["-env", "/path/to/.env"],
}
}
}
密钥
GOOGLE_TOKEN_FILE 用于 Google AI,例如 Gemini、Google 搜索、Google 日历等。
GOOGLE_CREDENTIALS_FILE 是用于高级功能(如 Google Chat)的服务帐户。您需要在 Google Cloud Console 中创建项目并创建服务帐户。然后还需要为其创建 Google Cloud Bot Chat。请让任何 LLM 模型为您创建这些。
启用工具
环境变量中有一个隐藏变量 ENABLE_TOOLS
。 它是要启用的工具组的逗号分隔列表。 如果未设置,将启用所有工具。 将其留空以启用所有工具。
以下是工具组的列表:
gemini
: Gemini 驱动的搜索fetch
: Fetch 工具confluence
: Confluence 工具youtube
: YouTube 工具jira
: Jira 工具gitlab
: GitLab 工具script
: 脚本工具rag
: RAG 工具deepseek
: Deepseek AI 工具
可用工具
calendar_create_event
在 Google 日历中创建一个新事件
参数:
summary
(String) (必需): 事件标题description
(String): 事件描述start_time
(String) (必需): 事件的开始时间,采用 RFC3339 格式(例如,2023-12-25T09:00:00Z)end_time
(String) (必需): 事件的结束时间,采用 RFC3339 格式attendees
(String): 与会者电子邮件地址的逗号分隔列表
calendar_list_events
列出 Google 日历中即将发生的事件
参数:
time_min
(String): 搜索的开始时间,采用 RFC3339 格式(默认:现在)time_max
(String): 搜索的结束时间,采用 RFC3339 格式(默认:从现在起 1 周)max_results
(Number): 要返回的最大事件数(默认:10)
calendar_update_event
更新 Google 日历中的现有事件
参数:
event_id
(String) (必需): 要更新的事件的 IDsummary
(String): 事件的新标题description
(String): 事件的新描述start_time
(String): 事件的新开始时间,采用 RFC3339 格式end_time
(String): 事件的新结束时间,采用 RFC3339 格式attendees
(String): 新与会者电子邮件地址的逗号分隔列表
calendar_respond_to_event
回复 Google 日历中的事件邀请
参数:
event_id
(String) (必需): 要回复的事件的 IDresponse
(String) (必需): 您的回复(accepted、declined 或 tentative)
confluence_search
搜索 Confluence
参数:
query
(String) (必需): Atlassian Confluence 查询语言 (CQL)
confluence_get_page
获取 Confluence 页面内容
参数:
page_id
(String) (必需): Confluence 页面 ID
confluence_create_page
创建一个新的 Confluence 页面
参数:
space_key
(String) (必需): 将在其中创建页面的空间的键title
(String) (必需): 页面标题content
(String) (必需): 页面内容的存储格式 (XHTML)parent_id
(String): 父页面的 ID(可选)
confluence_update_page
更新现有的 Confluence 页面
参数:
page_id
(String) (必需): 要更新的页面的 IDtitle
(String): 页面的新标题(可选)content
(String): 页面的新内容,采用存储格式 (XHTML)version_number
(String): 用于乐观锁定的版本号(可选)
deepseek_reasoning
使用 Deepseek 的 AI 功能进行高级推理引擎,用于多步骤问题解决、批判性分析和战略决策支持
参数:
question
(String) (必需): 需要深入分析和推理的结构化查询或问题陈述context
(String) (必需): 定义 MCP 生态系统中查询的操作上下文和目的knowledge
(String): 为 MCP 感知推理提供相关的聊天记录、知识库条目和结构化数据上下文
get_web_content
从给定的 HTTP/HTTPS URL 获取内容。 此工具允许您从网页、API 或任何可访问的 HTTP 端点检索文本内容。 以文本形式返回原始内容。
参数:
url
(String) (必需): 要从中获取内容的完整 HTTP/HTTPS URL(例如,https://example.com)
gchat_list_spaces
列出所有可用的 Google Chat 空间/聊天室
gchat_send_message
向 Google Chat 空间或直接消息发送消息
参数:
space_name
(String) (必需): 要向其发送消息的空间的名称message
(String) (必需): 要发送的文本消息
ai_web_search
使用 Google AI 搜索来搜索网络。 更新实时信息的最佳工具
参数:
question
(String) (必需): 要提出的问题。 应该是一个问题context
(String) (必需): 问题的上下文/目的,有助于 Gemini 更好地理解问题
gitlab_list_projects
列出 GitLab 项目
参数:
group_id
(String) (必需): gitlab 组 IDsearch
(String): 可以提供多个术语,用转义空格分隔,可以是 + 或 %20,并且将一起进行 AND 运算。 示例:one+two 将匹配子字符串 one 和 two(以任何顺序)。
gitlab_get_project
获取 GitLab 项目详细信息
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径
gitlab_list_mrs
列出合并请求
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径state
(String) (默认: all): MR 状态 (opened/closed/merged)
gitlab_get_mr_details
获取合并请求详细信息
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径mr_iid
(String) (必需): 合并请求 IID
gitlab_create_MR_note
在合并请求上创建注释
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径mr_iid
(String) (必需): 合并请求 IIDcomment
(String) (必需): 注释文本
gitlab_get_file_content
从 GitLab 存储库获取文件内容
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径file_path
(String) (必需): 存储库中文件的路径ref
(String) (必需): 分支名称、标签或提交 SHA
gitlab_list_pipelines
列出 GitLab 项目的管道
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径status
(String) (默认: all): 管道状态 (running/pending/success/failed/canceled/skipped/all)
gitlab_list_commits
列出 GitLab 项目中某个日期范围内的提交
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径since
(String) (必需): 开始日期 (YYYY-MM-DD)until
(String): 结束日期 (YYYY-MM-DD)。 如果未提供,则默认为当前日期ref
(String) (必需): 分支名称、标签或提交 SHA
gitlab_get_commit_details
获取提交的详细信息
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径commit_sha
(String) (必需): 提交 SHA
gitlab_list_user_events
列出某个日期范围内的 GitLab 用户事件
参数:
username
(String) (必需): GitLab 用户名since
(String) (必需): 开始日期 (YYYY-MM-DD)until
(String): 结束日期 (YYYY-MM-DD)。 如果未提供,则默认为当前日期
gitlab_list_group_users
列出 GitLab 组中的所有用户
参数:
group_id
(String) (必需): GitLab 组 ID
gitlab_create_mr
创建一个新的合并请求
参数:
project_path
(String) (必需): 项目/仓库路径source_branch
(String) (必需): 源分支名称target_branch
(String) (必需): 目标分支名称title
(String) (必需): 合并请求标题description
(String): 合并请求描述
gmail_search
使用 Gmail 的搜索语法在 Gmail 中搜索电子邮件
参数:
query
(String) (必需): Gmail 搜索查询。 遵循 Gmail 的搜索语法
gmail_move_to_spam
按消息 ID 将特定电子邮件移动到 Gmail 中的垃圾邮件文件夹
参数:
message_ids
(String) (必需): 要移动到垃圾邮件的邮件 ID 的逗号分隔列表
gmail_create_filter
使用指定的条件和操作创建 Gmail 过滤器
参数:
from
(String): 过滤来自此发件人的电子邮件to
(String): 过滤发送给此收件人的电子邮件subject
(String): 过滤具有此主题的电子邮件query
(String): 其他搜索查询条件add_label
(Boolean): 将标签添加到匹配的消息label_name
(String): 要添加的标签的名称(如果 add_label 为 true,则为必需)mark_important
(Boolean): 将匹配的消息标记为重要mark_read
(Boolean): 将匹配的消息标记为已读archive
(Boolean): 存档匹配的消息
gmail_list_filters
列出帐户中的所有 Gmail 过滤器
gmail_list_labels
列出帐户中的所有 Gmail 标签
gmail_delete_filter
按 ID 删除 Gmail 过滤器
参数:
filter_id
(String) (必需): 要删除的过滤器的 ID
gmail_delete_label
按 ID 删除 Gmail 标签
参数:
label_id
(String) (必需): 要删除的标签的 ID
jira_get_issue
检索有关特定 Jira 问题的详细信息,包括其状态、受让人、描述、子任务和可用转换
参数:
issue_key
(String) (必需): Jira 问题的唯一标识符(例如,KP-2、PROJ-123)
jira_search_issue
使用 JQL(Jira 查询语言)搜索 Jira 问题。 返回匹配问题的关键详细信息,如摘要、状态、受让人和优先级
参数:
jql
(String) (必需): JQL 查询字符串(例如,'project = KP AND status = "In Progress"')
jira_list_sprints
列出特定 Jira 看板的所有活动和未来冲刺,包括冲刺 ID、名称、状态和日期
参数:
board_id
(String) (必需): Jira 看板的数字 ID(可以在看板 URL 中找到)
jira_create_issue
使用指定的详细信息创建新的 Jira 问题。 返回已创建问题的键、ID 和 URL
参数:
project_key
(String) (必需): 将在其中创建问题的项目标识符(例如,KP、PROJ)summary
(String) (必需): 问题的简短标题或标题description
(String) (必需): 问题的详细说明issue_type
(String) (必需): 要创建的问题的类型(常见类型:Bug、Task、Story、Epic)
jira_update_issue
修改现有 Jira 问题的详细信息。 支持部分更新 - 仅更改指定的字段
参数:
issue_key
(String) (必需): 要更新的问题的唯一标识符(例如,KP-2)summary
(String): 问题的新标题(可选)description
(String): 问题的新描述(可选)
jira_list_statuses
检索特定 Jira 项目的所有可用问题状态 ID 及其名称
参数:
project_key
(String) (必需): 项目标识符(例如,KP、PROJ)
jira_transition_issue
使用有效的转换 ID 通过其工作流程转换问题。 从 jira_get_issue 获取可用转换
参数:
issue_key
(String) (必需): 要转换的问题(例如,KP-123)transition_id
(String) (必需): 来自可用转换列表的转换 IDcomment
(String): 要添加到转换的可选注释
RAG_memory_index_content
将内容索引到内存中,可以插入或更新
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称filePath
(String) (必需): 内容文件路径payload
(String) (必需): 纯文本有效负载
RAG_memory_index_file
将本地文件索引到内存中
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称filePath
(String) (必需): 要索引的本地文件的路径
RAG_memory_create_collection
在内存中创建一个新的向量集合
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称
RAG_memory_delete_collection
删除内存中的向量集合
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称
RAG_memory_list_collections
列出内存中的所有向量集合
RAG_memory_search
根据查询搜索集合中的内存
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称query
(String) (必需): 搜索查询,应为关键字
RAG_memory_delete_index_by_filepath
按 filePath 删除向量索引
参数:
collection
(String) (必需): 内存集合名称filePath
(String) (必需): 要删除的本地文件的路径
execute_comand_line_script
在用户的系统上安全地执行具有安全限制的命令行脚本。 具有沙盒执行、超时保护和输出捕获功能。 支持跨平台脚本,具有自动环境检测功能。
参数:
content
(String) (必需):interpreter
(String) (默认: /bin/sh): 解释器二进制文件的路径(例如 /bin/sh、/bin/bash、/usr/bin/python、cmd.exe)。 根据允许列表进行验证以确保安全working_dir
(String): 执行目录路径(默认:用户主目录)。 经过验证以防止未经授权访问系统位置
web_search
使用 Brave Search API 搜索网络
参数:
query
(String) (必需): 要搜索的查询(最多 400 个字符,50 个单词)count
(Number) (默认: 5): 结果数 (1-20, 默认 5)country
(String) (默认: ALL): 国家/地区代码
sequentialthinking
`一个详细的工具,用于通过思考进行动态和反思性的问题解决。 此工具通过灵活的思维过程来帮助分析问题,该过程可以适应和发展。 随着理解的加深,每个想法都可以建立在、质疑或修改先前的见解。
何时使用此工具:
- 将复杂问题分解为步骤
- 规划和设计,并留有修改空间
- 可能需要纠正方向的分析
- 最初可能不清楚全部范围的问题
- 需要多步骤解决方案的问题
- 需要在多个步骤中保持上下文的任务
- 需要过滤掉不相关信息的情况
主要特点:
- 您可以根据自己的进度上下调整 total_thoughts
- 您可以质疑或修改先前的想法
- 即使在达到看似终点时,您也可以添加更多想法
- 您可以表达不确定性并探索替代方法
- 并非每个想法都需要线性构建 - 您可以分支或回溯
- 生成解决方案假设
- 根据思维链步骤验证假设
- 重复该过程直到满意
- 提供正确的答案
参数说明:
- thought:您当前的思考步骤,可以包括:
- 常规分析步骤
- 修改先前的想法
- 质疑先前的决定
- 意识到需要更多分析
- 方法的改变
- 假设生成
- 假设验证
- next_thought_needed:如果您需要更多思考,即使在看似终点时也是如此,则为 True
- thought_number:序列中的当前数字(如果需要,可以超出初始总数)
- total_thoughts:对所需想法的当前估计(可以上下调整)
- is_revision:一个布尔值,指示此想法是否修改了先前的想法
- revises_thought:如果 is_revision 为 true,则正在重新考虑哪个想法编号
- branch_from_thought:如果分支,则哪个想法编号是分支点
- branch_id:当前分支的标识符(如果有)
- needs_more_thoughts:如果达到终点但意识到需要更多想法
你应该:
- 从对所需想法的初步估计开始,但要准备好进行调整
- 随意质疑或修改先前的想法
- 如果需要,请毫不犹豫地添加更多想法,即使在“终点”也是如此
- 存在不确定性时表达不确定性
- 标记修改先前想法或分支到新路径的想法
- 忽略与当前步骤无关的信息
- 在适当的时候生成解决方案假设
- 根据思维链步骤验证假设
- 重复该过程,直到对解决方案感到满意
- 提供一个单一的、理想情况下正确的答案作为最终输出
- 仅当真正完成并达到令人满意的答案时,才将 next_thought_needed 设置为 false`
参数:
thought
(String) (必需): 您当前的思考步骤nextThoughtNeeded
(Boolean) (必需): 是否需要另一个思考步骤thoughtNumber
(Number) (必需): 当前思考编号totalThoughts
(Number) (必需): 估计需要的总思考次数isRevision
(Boolean): 这是否修改了先前的想法revisesThought
(Number): 正在重新考虑哪个想法branchFromThought
(Number): 分支点思考编号branchId
(String): 分支标识符needsMoreThoughts
(Boolean): 是否需要更多想法
tool_manager
管理 MCP 工具 - 启用或禁用工具
参数:
action
(String) (必需): 要执行的操作:list、enable、disabletool_name
(String): 要启用/禁用的工具名称
tool_use_plan
Tạo kế hoạch sử dụng các công cụ đang kích hoạt để giải quyết yêu cầu
参数:
request
(String) (必需): Yêu cầu cần lập kế hoạchcontext
(String) (必需): Ngữ cảnh liên quan đến yêu cầu
youtube_transcript
获取 YouTube 视频文字记录
参数:
video_id
(String) (必需): YouTube 视频 ID
youtube_update_video
更新 YouTube 上视频的标题和描述
参数:
video_id
(String) (必需): 要更新的视频的 IDtitle
(String) (必需): 视频的新标题description
(String) (必需): 视频的新描述keywords
(String) (必需): 视频的关键字的逗号分隔列表category
(String) (必需): 视频的类别 ID。 有关更多信息,请参阅 https://developers.google.com/youtube/v3/docs/videoCategories/list。
youtube_get_video_details
获取特定视频的详细信息(标题、描述等)
参数:
video_id
(String) (必需): 视频的 ID
youtube_list_videos
列出用户管理的 YouTube 视频
参数:
channel_id
(String) (必需): 要列出视频的频道的 IDmax_results
(Number) (必需): 要返回的最大视频数
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。

google-calendar-mcp
让大型语言模型读取和管理 Google 日历事件。
Gitingest-MCP
一个用于 gitingest 的 MCP 服务器。它允许像 Claude Desktop、Cursor、Cline 等 MCP 客户端快速提取关于 Github 仓库的信息,包括仓库摘要、项目目录结构、文件内容等。
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。