Which integrations are available for this server?

Enables integration with Google Gemini's API to leverage their models for remote technical advice and debugging support. Integrates with OpenAI's API to use models like GPT-4o for providing expert guidance and problem-solving assistance during development.

How do I use Aurai Advisor (上级顾问 MCP)?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Aurai Advisor (上级顾问 MCP) Help me fix this KeyError: 'api_key' not found in my python code" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

上级顾问 MCP (Aurai Advisor)

让本地 AI 获取远程 AI 指导的 MCP 服务器

版本: v2.1.1 (工具引导增强版) 状态: [OK] 生产就绪测试: 27/27 通过

功能特点

[OK] 多轮对话机制 - 智能追问，逐步解决问题
[OK] 智能对话管理 - 自动检测新问题并清空历史，确保干净的上下文
[OK] 智能工具引导 - 工具描述中包含相关工具推荐，提升使用效率 ⭐ 新增
[OK] 5种 AI 提供商 - zhipu, openai, anthropic, gemini, custom
[OK] 动态模型获取 - 实时获取最新可用模型
[OK] 对话历史持久化 - 自动保存到用户目录
[OK] GUI 配置工具 - 可视化配置生成
[OK] 完整测试覆盖 - 100% 通过率

快速开始

1. 安装

# 进入项目目录 cd mcp-aurai-server # 创建虚拟环境 python -m venv venv venv\Scripts\activate # Windows # source venv/bin/activate # macOS/Linux # 安装依赖 pip install -e ".[all-dev]" # 验证安装 pytest tests/ -v # 预期: ========== 27 passed ==========

2. 配置

方式 A: 使用配置工具（推荐）

python tools\control_center.py

方式 B: 手动配置

claude mcp add aurai-advisor \ -e AURAI_API_KEY="your-api-key" \ -e AURAI_PROVIDER="custom" \ -e AURAI_BASE_URL="https://www.chatgtp.cn/v1" \ -e AURAI_MODEL="deepseek-v3-1-250821" \ -- "C:\Users\29493\Desktop\mcp-aurai-server\venv\Scripts\python.exe" -m mcp_aurai.server

3. 使用

重启 Claude Code 后，在对话中直接描述编程问题：

我遇到了一个 KeyError 问题，错误信息是 'api_key' not found 相关代码如下： [粘贴代码]

AI 会自动判断是否调用 consult_aurai 工具。

MCP 工具

consult_aurai（主要工具）

请求上级 AI 指导解决编程问题

参数:

problem_type: 问题类型（runtime_error/syntax_error/design_issue/other）
error_message: 错误描述
code_snippet: 代码片段（可选）
context: 上下文信息（可选）
is_new_question: 是否为新问题（可选，默认false）- 设置为true会清空之前的对话历史

返回: 上级 AI 的分析和建议

对话历史管理:

自动清空: 当上级AI返回 resolved=true 时，自动清空对话历史
手动清空: 设置 is_new_question=true 强制清空历史，开始新对话
历史限制: 最多保存50条历史记录（可通过 AURAI_MAX_HISTORY 配置）

sync_context

同步代码上下文

参数:

operation: 操作类型（full_sync/incremental/clear）
files: 文件路径列表（可选）

report_progress

报告执行进度

参数:

actions_taken: 已执行的行动
result: 执行结果（success/failed/partial）

get_status

获取当前状态

返回: 对话历史数量、状态信息

文档

文档	说明
用户手册	完整使用指南
安装指南	Claude Code 专用安装
开发文档	技术细节和架构

支持的 AI 提供商

提供商	说明	获取 API 密钥	推荐模型
zhipu	智谱 AI	https://open.bigmodel.cn/	glm-4-flash
openai	OpenAI 官方	https://platform.openai.com/api-keys	gpt-4o
anthropic	Claude	https://console.anthropic.com/	claude-3-5-sonnet-20241022
gemini	Google Gemini	https://makersuite.google.com/app/apikey	gemini-1.5-flash
custom	自定义中转站	第三方提供商	deepseek-v3-1-250821

配置工具

python tools\control_center.py

功能:

生成配置文件（包含完整安装指导）
查看对话历史
从 API 动态获取模型列表
5 种快速配置预设

测试

# 运行所有测试 pytest tests/ -v # 运行特定测试 pytest tests/test_server.py -v pytest tests/test_llm.py -v pytest tests/test_config.py -v # 查看测试覆盖率 pytest tests/ --cov=src/mcp_aurai --cov-report=html

项目结构

mcp-aurai-server/ ├── src/mcp_aurai/ # MCP Server 源代码 │ ├── server.py # 主服务器（4个工具） │ ├── config.py # 配置管理 │ ├── llm.py # AI客户端（5种提供商） │ └── prompts.py # 提示词模板 │ ├── tools/ │ └── control_center.py # GUI 配置工具 v2.0 │ ├── tests/ # 27个测试用例 │ ├── test_server.py │ ├── test_llm.py │ └── test_config.py │ ├── docs/ # 文档 │ ├── 用户手册.md │ ├── CLAUDE_CODE_INSTALL.md │ └── 开发文档.md │ ├── README.md # 本文件 ├── pyproject.toml # 项目配置 ├── pytest.ini # 测试配置 └── .env.example # 环境变量示例

环境变量

# 必填 AURAI_API_KEY=sk-xxx # API 密钥 AURAI_PROVIDER=custom # 提供商 AURAI_BASE_URL=https://www.chatgtp.cn/v1 # API 地址（custom必填） AURAI_MODEL=deepseek-v3-1-250821 # 模型名称 # 可选 AURAI_MAX_ITERATIONS=10 # 最大迭代次数（默认10） AURAI_MAX_HISTORY=50 # 对话历史最大保存数（默认50） AURAI_TEMPERATURE=1.0 # 温度参数（默认1.0） AURAI_MAX_TOKENS=100000 # 最大tokens（默认100000） # 自动管理（无需设置） AURAI_ENABLE_PERSISTENCE=true # 对话历史持久化 AURAI_HISTORY_PATH=~/.mcp-aurai/history.json # 历史文件路径 AURAI_LOG_LEVEL=INFO # 日志级别

故障排查

MCP 工具没有出现

claude mcp list # 检查配置 claude mcp remove aurai-advisor -s local # 删除旧配置 claude mcp add aurai-advisor ... # 重新添加

ModuleNotFoundError

pip install -e . # 重新安装

401 Unauthorized

检查 API 密钥是否正确
访问提供商平台重新生成密钥

404 Model not found

使用配置工具的"刷新模型"功能
检查模型名称拼写

获取帮助

用户手册: docs/用户手册.md
安装指南: docs/CLAUDE_CODE_INSTALL.md
开发文档: docs/开发文档.md
更新日志: CHANGELOG_v2.1.md
论坛更新简报: 论坛更新简报_v2.1.1

许可证

MCP Aurai Server 双重许可协议

项目名称: mcp-aurai-server 版本: v2.1.1 状态: [OK] 生产就绪

Aurai Advisor (上级顾问 MCP)