MCP-сервер ментальных карт

Динамическая служба управления серверами MCP, которая динамически создает, запускает и управляет серверами Model Context Protocol (MCP). Эта служба выступает в качестве сервера MCP и запускает/управляет другими серверами MCP как дочерними процессами, обеспечивая гибкую экосистему MCP.

Индекс

• Введение

• Структура проекта

• Используемые технологии

• Требования

• Как установить на Claude Desktop

• Полезные ссылки

• Вклады

• Лицензия

• Контакт

Related MCP server: MCP Think Tool

Введение

Проект mapas_mentais — это приложение на Python, которое автоматически генерирует ментальные карты для облегчения изучения, обзора, сравнения и представления различных тем. Используя идею MCP-сервера, система предоставляет информацию, взаимодействуя напрямую с Claude Desktop через модели Claude. Идеально подходит для студентов, преподавателей и профессионалов, желающих наглядно и эффективно организовать идеи. Проект легко расширяется и может быть интегрирован с другими системами автоматизации или виртуальными помощниками.

Структура проекта

Идея этого проекта возникла из объяснений, данных профессором Сандеко Маседо из UFG (Федерального университета Гояса) о МКП в книге «МКП и A2A для чайников» . Это простой MCP-сервер, который использует только пакет FastMCP, а также следует рекомендациям официального репозитория Model Context Protocol от Anthropic.

В этом MCP-сервере используются шесть типов ментальных карт:

• представляет - Создает ментальную карту для презентаций по теме;

• сравнить - создает ментальную карту, сравнивая две темы;

• начальный — создает ментальную карту начальных знаний по теме;

• средний уровень - Создает ментальную карту промежуточных знаний по теме;

• проблемы - Создает ментальную карту анализа проблем, связанных с темой;

• обзор - создает ментальную карту для обзора контента по теме.

Используемые технологии

Требования

• Установленный Python (версия 3.10 или выше);

• Установлен uv пакет;

• Установлен Claude Desktop.

Как установить на Claude Desktop

Теперь я подробно расскажу, как все было в Windows 11, используя терминал (сочетание клавиш CTRL + SHIFT + ' ) в VSCode:

1. Я установил самую последнюю версию Python.

2. В VSCode я использовал терминал для проверки версии Python с помощью команды

   python --version

3. Итак, я установил uv с пультом дистанционного управления.

   pip install uv

4. Чтобы проверить, все ли в порядке, я использовал команду

   uv

5. Для создания папки проекта я использовал эту команду

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

[!ВАЖНО] Это не обязательно означает, что вы будете использовать тот же путь, вы можете использовать другой путь, например, указанный ниже.

mkdir "C:\Users\seu_usuario\mapas_mentais"

Или вы можете просто загрузить zip-архив этого проекта на свой компьютер через Code > Download ZIP прямо здесь, на GitHub.

6. Я назвал только что созданную папку

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

7. Я использовал команду ниже, чтобы открыть еще одно окно VSCode и продолжить работу с другими командами прямо в папке.

   code .

[!ВАЖНО] Если вы не хотите создавать папку через терминал, вы можете создать новую папку на рабочем столе или в другом месте, которое вы легко запомните, чтобы использовать сочетание клавиш в VSCode CTRL + O Затем просто найдите только что созданную папку, щелкните по ней и откройте ее в VSCode. Или просто импортируйте всю папку этого репозитория в свой VSCode.

8. Вернувшись в терминал, я использовал команду ниже для инициализации нового проекта Python, автоматически создав файлы конфигурации и зависимости.

   uv init

9. Затем я использовал команду ниже, чтобы создать изолированную виртуальную среду Python для установки зависимостей проекта.

   uv venv

10. Для активации .venv я использовал команду ниже

11. Я добавил зависимость MCP, которая необходима для проекта.

12. Я проверил, все ли в порядке, с помощью команды ниже

[!ВАЖНО] Если на вашем терминале отображается следующая информация, значит все в порядке.

13. Для создания файла server.py я использовал эту команду

[!СОВЕТ] Поскольку вы, возможно, уже загрузили папку для этого репозитория, файл server.py на этом этапе уже будет в вашем VSCode.

14. Я установил json ниже из MCP-Server непосредственно в файл claude_desktop_config.json

[!ВАЖНО] Если вы уже правильно установили Claude Desktop, следуйте по пути, чтобы получить доступ к файлу claude_desktop_config.json на вашем компьютере.
14-е. При открытом Claude Desktop используйте сочетание клавиш CTRL + ,
14б. Нажмите на вкладку Desenvolvedor , а затем нажмите Editar configuração
14в. Найдите файл claude_desktop_config.json и отредактируйте его в VSCode правильно.
14д. Сохраните файл с помощью CTRL + S
14д. Закройте Claude Desktop и откройте его снова через несколько секунд.
14ф. Проверьте значок конфигурации, чтобы убедиться, что инструменты MCP «mental_maps» установлены правильно.

Инструменты получили названия «настоящее», «сравнение», «начальное», «промежуточное», «проблемы» и «обзор».

Полезные ссылки

• Официальная документация Model Context Protocol - Вы узнаете все подробности этого нововведения от Anthropic

• Официальный сайт Anthropic — будьте в курсе последних новостей и исследований моделей Клода

• Как загрузить Claude Desktop — прямая ссылка для загрузки

• Как установить VSCode — прямая ссылка для скачивания

• Официальная документация по пакету uv — вы узнаете все подробности об uv и о том, насколько он важен в Python.

• venv — Создание виртуальных сред — Полное объяснение того, как работает venvs

• Набор иконок моделей AI/LMM — очень хороший сайт для получения иконок экосистемы AI

• Devicon - очень полный сайт, также с общими значками о технологиях

Вклады

Ваши вклады приветствуются! Если у вас есть идеи по улучшению этого проекта, смело делайте форк репозитория.

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .

Контакт

Марио Лусио - Deadline®