MCP 服务器

ProjectDoc

Enables AI editors to collaboratively manage project documentation, including todos, decisions, pitfalls, and interfaces, through MCP protocol tools.

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README

ProjectDoc — 项目共建文档

AI 编辑器内的实时协作记录工具。通过 MCP 协议与 Claude Code、Codex、Cursor、Zed 等集成。

安装

pip install -e .

配置

在项目根目录添加 MCP 配置：

Claude Code (.mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "project-doc": {
      "command": "project-doc",
      "args": ["--project", "."]
    }
  }
}

Codex CLI (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.project-doc]
command = "project-doc"
args = ["--project", "."]

Cursor (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "project-doc": {
      "command": "project-doc",
      "args": ["--project", "."]
    }
  }
}

工具

工具	用途
`project_doc_todos`	列出待办，开始工作前调用
`project_doc_search`	全文搜索，查已有决策/踩坑
`project_doc_get`	获取单条全文
`project_doc_create`	创建新条目
`project_doc_append`	追加内容（增量更新）
`project_doc_update`	修改字段（状态/标签等）
`project_doc_list_tags`	列出所有标签

标签约定

标签	何时使用
`decision`	设计二选一时记录理由
`pitfall`	修复非显而易见的 bug
`interface`	定义跨模块接口
`todo`	待办事项
`wip`	进行中的模块文档

数据库

自动创建在 <项目>/.project-doc/project-doc.db，随项目版本控制或搬家。

测试

pytest tests/ -v

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。

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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。

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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。

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