Felix Standalone MCP Server
Standalone MCP server that provides external AI clients with tool integration and intelligent PASH compression for significant token savings.
README
Felix Standalone MCP Server
Standalone MCP Server with PASH Compression (Phoenix Architecture)
Этот проект представляет собой минимальный, production-ready Model Context Protocol (MCP) сервер, извлеченный из экосистемы Felix. Он разработан для предоставления внешних инструментов (Cursor, Claude Desktop и др.) с максимальной экономией токенов благодаря встроенному PASH-сжатию.
Особенности (Phoenix Architecture)
- Чистое ядро: Никаких скрытых зависимостей от монолитной кодовой базы Феликса.
- Динамическая регистрация: Автоматическое сканирование директории
mcp_enginesи загрузка инструментов изmanifest.json. - PASH Compression: Интеллектуальное сжатие тяжелых JSON-ответов (экономия >80% токенов) с прозрачным возвратом хэша.
- Zero-config запуск: Работает через
stdioс конфигурацией через.env.
⚠️ Безопасность и Runtime
Для разработчиков, вносящих изменения в серверную часть (sse_server.py, тесты): строго соблюдайте паттерн Surgical Process Cleanup by Port. Глобальное убийство процессов (taskkill /IM) категорически запрещено, так как оно обрывает агентскую сессию.
Architecture Boundaries
Felix MCP Standalone is a self-contained product. It shares principles, not code with the internal Felix core (C:\Users\53\Felix).
- Product Judge (in
src/product_judge.py) is an independent implementation of deterministic validation. It shares the principle of "structural validation before output" with the internal Mirror Forge Synthesis, but has zero shared code by design. This is intentional technical debt prevention. - Cognitive Loop and PASH compression are implemented directly in this repository. They do not import from or depend on the internal Felix core. This ensures the product can be deployed, tested, and maintained independently.
Why this matters: When you install this package, you get a complete, autonomous system. No hidden dependencies on internal infrastructure.
Установка
git clone https://github.com/AkynZH/pash-mcp-server.git
cd pash-mcp-server
pip install -e .
Конфигурация
Скопируйте .env.example в .env и настройте пути:
MCP_ENGINES_DIR=./mcp_engines
LOG_LEVEL=INFO
PASH_MIN_THRESHOLD=500
Создайте директорию mcp_engines и поместите в неё подпапки с manifest.json и исполняемыми файлами ваших MCP-серверов.
Запуск
python server.py
Сервер запустится в режиме stdio и будет готов к подключению через совместимые клиенты (например, Claude Desktop).
Структура проекта
pash-mcp-server/
├── server.py # Точка входа (FastMCP)
├── src/
│ ├── config.py # Pydantic-конфигурация
│ ├── router.py # Сканер и JSON-RPC прокси
│ └── compressor.py # Ядро PASH-сжатия
├── config/
│ └── manifest.example.json # Пример манифеста
└── tests/ # Изолированные тесты
Odysseus Integration Status
This repository serves as the cognitive core designed to be paired with an interface like Odysseus.
- ✅ Completed & Shipped: Cognitive Loop, PASH compression, Product Judge, and heuristic routing are fully implemented and tested.
- 🗺️ Roadmap: Native, one-click UI integration with the Odysseus agent (combining local reflexes with this cognitive core) is currently in active development.
We believe in shipping what works and clearly labeling what is being built.
Лицензия
MIT License (c) 2026 AkynZH
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
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。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。