MindMesh MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，它创建了一个受量子启发的 Claude 3.7 Sonnet 实例群，并具有场相干性优化。该服务器通过多个协同工作的专业 LLM 实例，利用涌现特性，实现更丰富的推理。

特性

• 量子启发的场计算: 使用基于场的模型来维持 Claude 实例之间的相干性
• WebContainer 集成: 用于执行的完整堆栈沙盒环境
• 带有向量存储的 PGLite: 具有 pgvector 扩展的高效向量数据库
• 多个 Claude 专业化: 实例专注于模式识别、信息合成和推理
• 相干性优化: 选择跨实例的最相干输出
• 扩展思维支持: 可选的 128k token 思维能力
• 实时查询更新: 通过 PGLite 实时扩展实现实时相干性通知
• VoyageAI 嵌入: 使用 VoyageAI 最先进的模型 (voyage-3-large) 的高质量嵌入

前提条件

• Node.js 18.x 或更高版本
• 具有访问 Claude 3.7 Sonnet 权限的 Anthropic API 密钥
• VoyageAI API 密钥（可选，但建议使用以获得更好的嵌入）

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone https://github.com/wheattoast11/mcp-mindmesh.git
   cd mcp-mindmesh
   

2. 安装依赖项：

   npm install
   

3. 通过复制模板创建 .env 文件：

   cp .env.template .env
   

4. 编辑 .env 并添加您的 Anthropic API 密钥、VoyageAI API 密钥（可选），并根据需要调整其他设置。

用法

启动服务器

构建并启动服务器：

npm run build
npm start

用于具有自动重载的开发：

npm run dev

连接到服务器

您可以使用任何 MCP 客户端连接到此 MCP 服务器，例如：

1. Claude Desktop Application for Windows（官方 Anthropic 客户端）
2. Cursor IDE 的代理功能
3. Cline VSCode 扩展
4. 任何其他 MCP 兼容的客户端

服务器默认情况下将在 http://localhost:3000 上可用（或您在 .env 文件中指定的任何端口）。

使用推理工具

此服务器提供的主要工具是 reason_with_swarm。此工具接受一个提示，并通过多个专门的 Claude 实例处理它，返回最相干的结果。

在 Claude Desktop 中的用法示例：

Please use the swarm to analyze the relationship between quantum field theory and consciousness.

请使用 swarm 分析量子场论和意识之间的关系。

配置选项

所有配置选项都可以在 .env 文件中设置：

环境变量	描述	默认值
ANTHROPIC_API_KEY	您的 Anthropic API 密钥	(必需)
VOYAGE_API_KEY	您的 VoyageAI API 密钥	(可选)
PORT	HTTP 服务器端口	3000
STDIO_TRANSPORT	使用 stdio 传输而不是 HTTP	false
CLAUDE_INSTANCES	swarm 中 Claude 实例的数量	8
USE_EXTENDED_THINKING	启用 128k 扩展思维	true
COHERENCE_THRESHOLD	最小相干性阈值	0.7
EMBEDDING_MODEL	要使用的 VoyageAI 嵌入模型	voyage-3-large
DB_PATH	PGLite 数据库的路径	"idb://mindmesh.db"
DEBUG	启用调试日志记录	false

架构

服务器架构包括：

1. MCP 服务器层: 实现模型上下文协议（2025-03-26 规范）
2. WebContainer 层: 提供用于执行的沙盒环境
3. PGLite 向量数据库: 使用 pgvector 扩展存储状态向量
4. Claude Swarm 层: 管理多个专门的 Claude 实例
5. 量子场层: 处理场相干性和优化
6. 嵌入层: 使用 VoyageAI 模型生成高质量嵌入

请求通过这些层流动，如下所示：

Client Request → MCP Server → Swarm Processing → Claude API → Coherence Optimization → Response

客户端请求 → MCP 服务器 → Swarm 处理 → Claude API → 相干性优化 → 响应

高级特性

Web Container 集成

服务器使用 WebContainer 技术来实现完全沙盒化的环境，提供：

• 隔离的执行环境
• 完整的堆栈功能
• 文件系统访问
• 网络通信

带有向量扩展的 PGLite

PGLite 提供：

• 编译为 WebAssembly 的客户端 PostgreSQL 数据库
• 通过 pgvector 扩展进行向量运算
• 用于实时更新的实时查询通知
• 跨会话的持久存储

场相干性优化

相干性优化系统：

1. 通过多个专门的 Claude 实例处理查询
2. 为每个响应生成状态向量
3. 计算实例之间的相干性指标
4. 选择最相干的输出
5. 在向量数据库中维护动态场状态

VoyageAI 嵌入

服务器使用 VoyageAI 最先进的嵌入模型来实现：

• 高质量状态向量生成
• 更准确的相干性计算
• 更好的场建模和优化

当 VoyageAI API 密钥不可用时，服务器会回退到更简单、确定性的嵌入方法。

开发

项目结构

• src/index.ts: 主要入口点
• src/server.ts: 核心服务器实现
• .env: 配置文件
• package.json: 依赖项和脚本

构建

npm run build

这会将 TypeScript 编译为 dist 目录中的 JavaScript。

测试

npm test

许可证

MIT

致谢

本项目使用以下技术：

• 模型上下文协议 (2025-03-26 规范)
• Anthropic Claude API
• VoyageAI 嵌入
• WebContainer API
• PGLite
• ElectricSQL 向量扩展