MCP-Mind Map Server

Ein dynamischer MCP-Serververwaltungsdienst, der Model Context Protocol (MCP)-Server dynamisch erstellt, ausführt und verwaltet. Dieser Dienst dient als MCP-Server und startet/verwaltet andere MCP-Server als untergeordnete Prozesse, wodurch ein flexibles MCP-Ökosystem ermöglicht wird.

Index

• Einführung

• Projektstruktur

• Eingesetzte Technologien

• Anforderungen

• So installieren Sie auf Claude Desktop

• Nützliche Links

• Beiträge

• Lizenz

• Kontakt

Related MCP server: MCP Think Tool

Einführung

Das Projekt mapas_mentais ist eine Python-Anwendung, die automatisierte Mindmaps generiert, um das Studium, die Überprüfung, den Vergleich und die Präsentation verschiedener Themen zu erleichtern. Unter Verwendung der Idee des MCP-Servers bietet das System Erkenntnisse durch die direkte Interaktion mit Claude Desktop über Claude-Modelle. Das Projekt ist ideal für Studenten, Lehrer und Fachleute, die Ideen visuell und effizient organisieren möchten. Es ist leicht erweiterbar und kann in andere Automatisierungssysteme oder virtuelle Assistenten integriert werden.

Projektstruktur

Die Idee zu diesem Projekt entstand durch die Erklärungen von Professor Sandeco Macedo von der UFG (Bundesuniversität Goiás) zu MCPs im Buch „MCP und A2A für Dummies“ . Es handelt sich um einen einfachen MCP-Server, der nur das FastMCP-Paket verwendet und zudem den Richtlinien des offiziellen Repository des Model Context Protocol von Anthropic folgt.

Die sechs Arten von Mindmaps, die in diesem MCP-Server verwendet werden, sind:

• präsentiert – Generiert eine Mindmap für Präsentationen zu einem Thema;

• Vergleichen – Erstellt eine Mindmap, die zwei Themen vergleicht;

• initial – Generiert eine mentale Karte des anfänglichen Wissens über das Thema;

• Mittelstufe – Generiert eine Mindmap mit mittlerem Wissen zum Thema;

• Probleme – Erstellt eine mentale Karte der Analyse von Problemen, die mit dem Thema zusammenhängen;

• Überprüfung – Generiert eine Mindmap, um Inhalte zu einem Thema zu überprüfen.

Eingesetzte Technologien

Anforderungen

• Python installiert (Version 3.10 oder höher);

• uv -Paket installiert;

• Claude Desktop installiert.

So installieren Sie auf Claude Desktop

Jetzt erkläre ich im Detail, wie meine Schritte in Windows 11 mithilfe des Terminals (Tastenkombination CTRL + SHIFT + ' ) in VSCode abliefen:

1. Ich habe die aktuellste Version von Python installiert

2. In VSCode habe ich das Terminal verwendet, um die Python-Version mit dem Befehl zu überprüfen

   python --version

3. Also habe ich die uv mit der Fernbedienung installiert

   pip install uv

4. Um zu überprüfen, ob alles in Ordnung war, habe ich den Befehl verwendet

   uv

5. Um den Projektordner zu erstellen, habe ich diesen Befehl verwendet

   mkdir “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais”

[!WICHTIG] Dies bedeutet nicht unbedingt, dass Sie denselben Pfad verwenden. Möglicherweise möchten Sie einen anderen Pfad verwenden, beispielsweise den unten stehenden.

mkdir "C:\Users\seu_usuario\mapas_mentais"

Oder Sie können die Zip-Datei dieses Projekts einfach über Code > Download ZIP .

6. Ich habe den Ordner, den ich gerade erstellt hatte, benannt

   cd “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais”

7. Ich habe den folgenden Befehl verwendet, um ein weiteres VSCode-Fenster zu öffnen und mit den anderen Befehlen direkt im Ordner fortzufahren

   code .

[!WICHTIG] Wenn Sie den Ordner nicht über das Terminal erstellen möchten, können Sie einen neuen Ordner auf Ihrem Desktop oder an einem anderen leicht zu merkenden Ort erstellen, um die Tastenkombination CTRL + O in VSCode zu verwenden. Suchen Sie dann einfach nach dem gerade erstellten Ordner, klicken Sie darauf und öffnen Sie ihn in VSCode. Oder importieren Sie einfach den kompletten Ordner dieses Repositorys in Ihren VSCode.

8. Zurück im Terminal habe ich den folgenden Befehl verwendet, um ein neues Python-Projekt zu initialisieren und Konfigurationsdateien und Abhängigkeiten automatisch zu erstellen.

   uv init

9. Anschließend habe ich den folgenden Befehl verwendet, um eine isolierte virtuelle Python-Umgebung zum Installieren von Projektabhängigkeiten zu erstellen.

   uv venv

10. Um .venv zu aktivieren, habe ich den folgenden Befehl verwendet

11. Ich habe die MCP-Abhängigkeit hinzugefügt, die für das Projekt notwendig ist

12. Ich habe mit dem folgenden Befehl überprüft, ob alles in Ordnung ist

[!WICHTIG] Wenn die folgenden Informationen auf Ihrem Terminal angezeigt werden, ist alles in Ordnung.

13. Um die Datei server.py zu erstellen, habe ich diesen Befehl verwendet

14. Ich habe das unten stehende JSON vom MCP-Server direkt in die Datei claude_desktop_config.json installiert

Nützliche Links

• Offizielle Dokumentation des Model Context Protocol - Sie erfahren alle Details dieser Innovation von Anthropic

• Offizielle Website von Anthropic - Bleiben Sie über die neuesten Nachrichten und Studien zu Claude-Modellen auf dem Laufenden

• So laden Sie Claude Desktop herunter – Direkter Download-Link

• So installieren Sie VSCode – Direkter Download-Link

• Offizielle UV-Paketdokumentation - Sie erfahren alle Details zu uv und dessen Bedeutung in Python

• venv – Erstellen virtueller Umgebungen – Vollständige Erklärung der Funktionsweise von venvs

• AI/LMM-Modell-Symbolsatz – Sehr gute Site, um Symbole für das KI-Ökosystem zu erhalten

• Devicon – sehr umfassende Site, auch mit allgemeinen Symbolen zur Technologie

Beiträge

Beiträge sind willkommen! Wenn Sie Ideen zur Verbesserung dieses Projekts haben, können Sie das Repository gerne forken.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .

Kontakt

Mario Lucio - Deadline®