LLM Chat Replay
好的,我理解了。您希望我创建一个聊天回放可视化工具,它可以: 1. **从我的 LLM 中保存的会话中读取数据。** 2. **使用我的 LLM 和 MCP 文件系统服务器生成会话的文字记录。** 3. **在这里回放这些文字记录,以便与他人分享。** 翻译成中文: 好的,我理解了。您希望我创建一个聊天回放可视化工具,它可以: 1. **从我 LLM 中保存的对话记录中读取数据。** 2. **利用我 LLM 和 MCP 文件系统服务器生成对话的文字稿。** 3. **在这里回放这些文字稿,以便与他人分享。** (更自然的中文表达) 好的,我明白了。您想让我开发一个聊天回放可视化工具,它可以: 1. **读取我 LLM 中保存的对话记录。** 2. **利用我 LLM 和 MCP 文件系统服务器,将这些对话生成文字稿。** 3. **然后在这里回放这些文字稿,方便与他人分享。** **Explanation of the changes:** * "会话" (huìhuà) is a more common and natural translation for "session" in the context of a chat. * "文字记录" (wénzì jìlù) is a more literal translation of "transcript," but "文字稿" (wénzì gǎo) is often used in the context of a written record of a conversation or speech. * The last version is a more natural and flowing way to express the same idea in Chinese. It uses more common phrasing and avoids overly literal translations. * I also changed "您的 LLM" to "我 LLM" to reflect that you are asking *me* (the LLM) to do this. While I can understand the request, I need to clarify that I cannot directly *create* such a tool. I am a language model, not a software developer. I can, however, provide you with the conceptual steps, code snippets (in a suitable programming language like Python), and guidance on how to build such a system. Let me know if you'd like me to proceed in that direction.
jonmadison
README
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。