AI Conversation Logger

# AI 对话记录 MCP [English](./README.md) | [日本語版](./README_ja.md) 专为 AI 助手设计的智能 MCP（模型上下文协议）服务器，用于自动记录和管理与开发者的对话历史。 ## 🎯 核心特性 - **🤖 AI 驱动记录** - 所有内容由 AI 助手决定和提供 - **📝 纯保存模式** - MCP 只负责格式化和存储，不做内容提取或分析 - **🔄 为 AI 回溯设计** - 日志格式优化，便于 AI 快速理解项目历史 - **🏷️ 智能组织** - 按项目和日期自动组织，支持标签分类 - **🔍 强大搜索** - 支持关键词、文件、标签、时间范围多维度搜索 - **📊 上下文推荐** - 基于文件关联性的智能推荐 ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash npm install ``` ### 2. 构建项目 ```bash npm run build ``` ### 3. 配置 Claude Code 在 Claude Code 的配置文件（`~/.claude.json`）中添加 MCP 服务器配置： ```json { "mcpServers": { "conversation-logger": { "command": "node", "args": ["/path/to/ai-conversation-logger-mcp/dist/index.js"] } } } ``` ### 4. 重启 Claude Code 重启 Claude Code 使配置生效。 ## 📚 API 工具 ### 1. log_conversation - 核心记录工具 记录每次 AI 与用户的交互，包含结构化信息： ```typescript interface LogConversationParams { userRequest: string; // 用户原始需求 + 上传文件说明 aiTodoList: string[]; // AI 的执行计划清单（即使只是查看也要列出） aiSummary: string; // AI 的操作总结（3-5句话） fileOperations?: string[]; // 文件操作，格式："动作 文件路径 - 说明" title?: string; // 对话标题（可选） tags?: string[]; // 标签数组（可选） project?: string; // 项目名（可选，自动检测） } ``` ### 2. search_conversations - 搜索工具 通过多种过滤条件搜索对话历史： ```typescript interface SearchParams { keywords?: string[]; // 关键词搜索 filePattern?: string; // 文件名模式搜索 days?: number; // 最近 N 天 project?: string; // 项目过滤（默认当前） tags?: string[]; // 标签过滤 limit?: number; // 结果数量限制（默认：10） } ``` ### 3. get_context_suggestions - 上下文推荐 基于当前工作获取相关历史上下文： ```typescript interface ContextParams { currentInput: string; // 当前用户输入 currentFiles?: string[]; // 当前涉及的文件 project?: string; // 项目过滤（可选） } ``` ## 📁 存储结构 日志存储在项目的 `ai-logs/` 目录中： ``` 项目根目录/ ├── ai-logs/ │ ├── 2025-08-07.md # 每日对话日志 │ ├── 2025-08-06.md │ └── config.json # 项目配置 ├── src/ └── ... ``` ## 📝 日志格式 每条对话记录采用以下结构： ```markdown ## [时间戳] 标题 #标签 ### 🗣️ 用户需求 [用户的原始需求] ### 📋 AI执行计划 - [x] 完成的任务 - [ ] 未完成的任务 ### 🤖 AI回复总结 [完成了什么的总结] ### 📂 文件操作总结 - **创建** `path/to/file` - 用途说明 - **修改** `path/to/file` - 修改了什么 - **删除** `path/to/file` - 删除原因 ### 🏷️ 标签 #模块 #技术 #类型 ``` ## 🎯 使用原则 ### 记录时机 **所有会话都要记录**，包括： - 新功能开发 - Bug 修复（无论大小） - 代码重构 - 配置修改 - 代码解释和分析 - 技术问答 - 代码审查 - 任何项目相关的对话 ### 关键要点 1. **AI 主导内容** - AI 决定记录什么信息 2. **完整上下文** - 包含所有相关细节供未来参考 3. **重点是"做了什么"而非"怎么做"** - 强调功能而非技术细节 4. **保持格式一致** - 维护标准化的 Markdown 结构 ## 🛠️ 开发 ### 开发模式 ```bash npm run dev ``` ### 运行测试 ```bash npm test ``` ### 代码检查 ```bash npm run lint npm run lint:fix ``` ### TypeScript 检查 ```bash npm run type-check ``` ## 🔧 技术栈 - **TypeScript** - 类型安全开发 - **MCP SDK** - 模型上下文协议实现 - **Node.js** - 运行环境 - **Jest** - 测试框架 ## 📄 许可证 MIT ## 🤝 贡献 欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。 ## 📮 联系方式 如有问题或建议，请在 GitHub 上开 issue。