# <img src="assets/icon.png" width="48" height="48" align="top" style="margin-right: 10px;"> MCP Creator Growth
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一个具备上下文感知能力的 **Model Context Protocol (MCP)** 服务器，作为 AI 编程助手的「学习侧边栏」。它通过互动测验帮助开发者**从 AI 生成的代码变更中学习**，并为智能体提供持久化的**项目级调试记忆**。
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://modelcontextprotocol.io/)
[](https://glama.ai/mcp/servers/@SunflowersLwtech/mcp_creator_growth)
[](https://deepwiki.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth)
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## 🌐 资源链接
| 资源 | 描述 |
|------|------|
| [**Glama MCP 市场**](https://glama.ai/mcp/servers/@SunflowersLwtech/mcp_creator_growth) | 官方 MCP 服务器列表，含安装指南 |
| [**DeepWiki 文档**](https://deepwiki.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth) | AI 生成的代码库深度解析 |
| [**GitHub 仓库**](https://github.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth) | 源代码、Issue 和贡献 |
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## 🚀 为什么使用它？
| 角色 | 收益 |
|------|------|
| **开发者** | 不要只接受 AI 的代码——要理解它。请求测验来验证你对逻辑、安全性或性能影响的理解。 |
| **AI 智能体** | 不再重复解决同一个 Bug。服务器会静默记录调试方案，并在遇到类似错误时自动检索。 |
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## 📦 可用工具
| 工具 | 类型 | 描述 |
|------|------|------|
| `learning_session` | 🎓 互动式 | 打开 WebUI 测验界面，基于最近的代码变更生成题目。**阻塞**直到用户完成学习。 |
| `debug_search` | 🔍 静默 RAG | 搜索项目调试历史，查找相关的历史解决方案。遇到错误时自动触发。 |
| `debug_record` | 📝 静默 | 将调试经验记录到项目知识库。修复 Bug 后自动触发。 |
| `term_get` | 📚 参考 | 获取编程术语和概念。跟踪已展示的术语以避免重复。 |
### 工具详情
<details>
<summary><b>🎓 learning_session</b> - 互动学习卡片</summary>
**触发条件**: 用户显式请求（例如：「考考我」、「测试我的理解」）
**参数**:
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|------|------|--------|------|
| `project_directory` | string | `"."` | 项目目录路径 |
| `summary` | string | — | Agent 操作的结构化摘要 |
| `reasoning` | object | null | 5-Why 推理（目标、触发、机制、替代方案、风险） |
| `quizzes` | array | 自动生成 | 3 道测验题，包含选项、答案、解释 |
| `focus_areas` | array | `["logic"]` | 重点领域：logic、security、performance、architecture、syntax |
| `timeout` | int | 600 | 超时时间（秒，60-7200） |
**返回**: `{"status": "completed", "action": "HALT_GENERATION"}`
</details>
<details>
<summary><b>🔍 debug_search</b> - 搜索调试历史</summary>
**触发条件**: 遇到错误时自动调用（静默，无 UI）
**参数**:
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|------|------|--------|------|
| `query` | string | — | 要搜索的错误消息或描述 |
| `project_directory` | string | `"."` | 项目目录路径 |
| `error_type` | string | null | 按错误类型过滤（如 ImportError） |
| `tags` | array | null | 按标签过滤 |
| `limit` | int | 5 | 最大结果数（1-20） |
**返回**: `{"results": [...], "count": N}`
</details>
<details>
<summary><b>📝 debug_record</b> - 记录调试经验</summary>
**触发条件**: 修复 Bug 后自动调用（静默，后台运行）
**参数**:
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|------|------|--------|------|
| `context` | object | — | 错误上下文：`{error_type, error_message, file, line}` |
| `cause` | string | — | 根因分析 |
| `solution` | string | — | 有效的解决方案 |
| `project_directory` | string | `"."` | 项目目录路径 |
| `tags` | array | null | 分类标签 |
**返回**: `{"ok": true, "id": "..."}`
</details>
<details>
<summary><b>📚 term_get</b> - 获取编程术语</summary>
**可用领域**: programming_basics、data_structures、algorithms、software_design、web_development、version_control、testing、security、databases、devops
**参数**:
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|------|------|--------|------|
| `project_directory` | string | `"."` | 项目目录路径 |
| `count` | int | 3 | 术语数量（1-5） |
| `domain` | string | null | 按领域过滤 |
**返回**: `{"terms": [...], "count": N, "remaining": N}`
</details>
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## 🛠️ 安装
### 一键安装（推荐）
<table>
<tr>
<th>平台</th>
<th>命令</th>
</tr>
<tr>
<td><b>macOS / Linux</b></td>
<td>
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/main/scripts/install.sh | bash
```
</td>
</tr>
<tr>
<td><b>Windows (PowerShell)</b></td>
<td>
```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/main/scripts/install.ps1 | iex
```
</td>
</tr>
</table>
安装脚本会：
1. **智能检测**：如果检测到已安装，自动执行更新而非重新安装
2. **环境检测**：自动检测 Python 环境（uv → conda → venv）
3. **克隆仓库**：克隆到 `~/mcp-creator-growth`（可自定义）
4. **安装依赖**：创建虚拟环境并安装所有依赖
5. **配置指引**：输出配置 IDE 所需的确切命令
> **智能特性**：重复运行安装命令是安全的！脚本会自动检测已安装的版本并执行更新。
### 手动安装
<details>
<summary>点击展开手动安装步骤</summary>
**前置条件**: Python 3.11+ 或 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth.git
cd mcp_creator_growth
# 2. 创建虚拟环境并安装
# 使用 uv（推荐）
uv venv --python 3.11 mcp-creator-growth
source mcp-creator-growth/bin/activate # macOS/Linux
# mcp-creator-growth\Scripts\activate # Windows
uv pip install -e '.[dev]'
# 或者使用标准 venv
python -m venv mcp-creator-growth
source mcp-creator-growth/bin/activate # macOS/Linux
# mcp-creator-growth\Scripts\activate # Windows
pip install -e '.[dev]'
```
</details>
---
## IDE 配置
安装后，配置你的 AI 编程 IDE 以使用此 MCP 服务器。
### Claude Code
**选项 1：CLI (推荐)**
```bash
# macOS / Linux
claude mcp add mcp-creator-growth -- ~/mcp-creator-growth/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth
# Windows
claude mcp add mcp-creator-growth -- %USERPROFILE%\mcp-creator-growth\mcp-creator-growth\Scripts\mcp-creator-growth.exe
```
**选项 2：配置文件**
添加到 `~/.claude.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-creator-growth": {
"command": "~/mcp-creator-growth/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth"
}
}
}
```
Windows 用户：
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-creator-growth": {
"command": "C:\\Users\\YourName\\mcp-creator-growth\\mcp-creator-growth\\Scripts\\mcp-creator-growth.exe"
}
}
}
```
示例路径：
- Unix (uv): `~/mcp-creator-growth/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth`
- Windows (uv): `C:\\Users\\YourName\\mcp-creator-growth\\mcp-creator-growth\\Scripts\\mcp-creator-growth.exe`
- Windows (conda): `C:\\Users\\YourName\\anaconda3\\envs\\mcp-creator-growth\\Scripts\\mcp-creator-growth.exe`
路径说明（以 Unix 示例为例）：
- `~/mcp-creator-growth` → 仓库目录
- `mcp-creator-growth` → uv/venv 创建的虚拟环境目录
- `bin/mcp-creator-growth` → 可执行文件
### Cursor
添加到 Cursor MCP 设置 (Settings → MCP → Add Server)：
```json
{
"mcp-creator-growth": {
"command": "~/mcp-creator-growth/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth"
}
}
```
Windows 用户：
```json
{
"mcp-creator-growth": {
"command": "C:\\Users\\YourName\\mcp-creator-growth\\mcp-creator-growth\\Scripts\\mcp-creator-growth.exe"
}
}
```
### Windsurf
添加到 `~/.codeium/windsurf/mcp_config.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-creator-growth": {
"command": "~/mcp-creator-growth/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth"
}
}
}
```
### 其他 IDE
对于任何兼容 MCP 的 IDE，使用这些设置：
- **Command:** `<install-path>/mcp-creator-growth/bin/mcp-creator-growth` (或 Windows 上的 `mcp-creator-growth\Scripts\mcp-creator-growth.exe`)
- **Transport:** stdio
**配置完成后，重启你的 IDE。**
## 使用方法
### 可用工具
| 工具 | 触发方式 | 面向对象 | 返回 |
|------|---------|-----|---------|
| `learning_session` | 用户显式请求 | **用户** | `{status, action}` - 极简 |
| `debug_search` | 自动 (出错时) | **智能体** | 紧凑摘要 |
| `debug_record` | 自动 (修复后) | **智能体** | `{ok, id}` - 极简 |
### 对于用户：学习会话
对你的 AI 助手说：
- "Quiz me on this change" (针对这个变更考考我)
- "Test my understanding" (测试我的理解)
- "Help me learn about what you did" (帮我学习你做了什么)
Agent 将创建一个互动学习卡片并**等待**直到你完成它。
> **注意**：测验分数保存在本地供你自我追踪，**不会**返回给 Agent - 以保持上下文干净。
### 对于 Agent：调试工具
调试工具在后台静默工作：
- **先搜索**：遇到错误时，Agent 搜索过去的解决方案
- **后记录**：修复错误时，Agent 记录解决方案
- **渐进式披露**：返回紧凑的摘要，而不是完整记录
- **快速查找**：使用倒排索引进行基于关键字的搜索
## 更新
### 一键远程更新（推荐）
远程更新脚本会自动检测您的安装位置，支持**任意路径格式**（包括中文/非 ASCII 路径）：
<table>
<tr>
<td><b>macOS / Linux</b></td>
<td>
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/main/scripts/update.sh | bash
```
</td>
</tr>
<tr>
<td><b>Windows (PowerShell)</b></td>
<td>
```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/main/scripts/update.ps1 | iex
```
</td>
</tr>
</table>
更新脚本会：
1. **自动检测**您的安装位置（支持多个安装）
2. **拉取**仓库的最新代码
3. **强制重装**依赖以确保版本同步
4. **验证**安装完整性并报告问题
5. 检测 MCP 服务器是否正在使用并提供清晰指引
> **为什么使用远程更新？**
> - ✅ 支持中文/非 ASCII 路径，无需 `cd` 导航
> - ✅ 始终使用仓库最新的更新逻辑
> - ✅ 即使忘记安装位置也能自动检测
> - ✅ 优雅处理多个安装
### 本地更新（备选）
**macOS / Linux:**
```bash
~/mcp-creator-growth/scripts/update.sh
```
**Windows (PowerShell):**
```powershell
~\mcp-creator-growth\scripts\update.ps1
```
### 手动更新
<details>
<summary>点击展开手动更新步骤</summary>
```bash
# 进入安装目录
cd ~/mcp-creator-growth # 或你的自定义安装路径
# 拉取最新代码
git pull origin main
# 更新依赖
# 使用 uv
source mcp-creator-growth/bin/activate # macOS/Linux
# mcp-creator-growth\Scripts\activate # Windows
uv pip install -e '.[dev]' --upgrade
# 或使用标准 venv
source mcp-creator-growth/bin/activate # macOS/Linux
# mcp-creator-growth\Scripts\activate # Windows
pip install -e '.[dev]' --upgrade
```
</details>
---
## 🖼️ 截图
### 学习会话 WebUI
---
## 🔒 安全与隐私
| 方面 | 详情 |
|------|------|
| **本地优先** | 所有数据存储在项目内的 `.mcp-sidecar/` 目录 |
| **无遥测** | 不向外部服务器发送任何数据 |
| **完全掌控** | 随时删除 `.mcp-sidecar/` 即可重置所有数据 |
---
## 🔮 发展路线图
我们正在构建一个与你共同成长的**个性化学习中心**。以下是即将推出的功能：
### 🔍 高级搜索与索引 (v1.2)
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **SQLite FTS5** | 全文搜索，支持中文、前缀匹配和布尔查询 |
| **BM25 排序** | 业界标准的相关性评分，提供更好的搜索结果 |
| **语义搜索** | 向量嵌入实现语义匹配（例如「权限错误」能匹配「permission denied」） |
| **跨项目搜索** | 在你所有项目中搜索调试经验 |
### 📱 移动端 App (v2.0)
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **学习历史同步** | 在手机上访问你的测验历史和学习进度 |
| **间隔重复** | 基于遗忘曲线的智能复习计划 |
| **离线模式** | 随时随地学习，联网后自动同步 |
| **推送提醒** | 温和提醒你复习正在遗忘的概念 |
### 🎯 个性化学习中心 (v2.5)
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **知识图谱** | 可视化展示你学过的概念及其关联 |
| **薄弱点分析** | AI 识别你的薄弱环节并推荐针对性练习 |
| **学习连续性** | 游戏化元素保持你的学习动力 |
| **团队洞察** | （可选）与团队分享匿名化的学习模式 |
### 🤖 AI 增强 (v3.0)
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **自适应测验** | 根据你的表现自动调整题目难度 |
| **代码模式识别** | 从你自己代码库中的模式学习 |
| **多语言支持** | 用你偏好的语言提供解释 |
| **语音交互** | 「嘿 Claude，考考我昨天做了什么」 |
> **想影响路线图？** [提交 Issue](https://github.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/issues) 或加入讨论！
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## 🔧 环境变量
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|------|--------|------|
| `MCP_DEBUG` | `false` | 启用调试日志（`true`、`1`、`yes`、`on`） |
| `MCP_TIMEOUT` | `120000` | MCP 服务器启动超时时间（毫秒） |
| `MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS` | `25000` | MCP 输出的最大 token 数 |
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## 🤝 贡献
我们欢迎贡献！请遵循以下步骤：
1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支：`git checkout -b feature/amazing-feature`
3. 安装开发依赖：`uv pip install -e '.[dev]'`
4. 进行更改并运行测试：`pytest`
5. 提交 Pull Request
详细指南请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。
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## 📬 联系方式
| 渠道 | 地址 |
|------|------|
| **邮箱** | sunflowers0607@outlook.com |
| **邮箱** | weiliu0607@gmail.com |
| **GitHub Issues** | [提交 Issue](https://github.com/SunflowersLwtech/mcp_creator_growth/issues) |
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## 📄 许可证
本项目基于 [MIT License](LICENSE) 授权。
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基于 <a href="https://github.com/jlowin/fastmcp">FastMCP</a> 构建 •
<a href="https://modelcontextprotocol.io">MCP 标准</a> •
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@SunflowersLwtech/mcp_creator_growth">Glama MCP</a>
</p>
