MCP 注释服务器
用于管理具有持久存储的笔记的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。
特征
创建、阅读、更新和删除笔记
使用 JSON 进行持久存储
创建和修改的时间戳跟踪
通过提示进行笔记总结
使用 note:// URI 方案的基于资源的访问
Related MCP server: Beeper MCP Note Server
安装
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动安装 Claude Desktop 的笔记：
npx -y @smithery/cli install notes --client claude
手动安装
确保安装了 Python 3.10 或更高版本
创建虚拟环境：
python -m venv .venv # On Unix/MacOS: source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate安装要求：
pip install MCP
项目结构
notes/
├── __init__.py # Package initialization
├── server.py # Main server implementation
├── storage.py # Note persistence layer
├── resources.py # Resource handling (note:// URIs)
├── prompts.py # LLM prompt generation
└── tools/ # Server tools
├── __init__.py # Tools package initialization
├── list_tools.py # Tool listing functionality
└── handle_tools.py # Tool handling implementation
可用工具
add-note：创建新注释list-all-notes：显示所有存储的笔记update-note：修改现有注释delete-note：删除注释
用法
启动服务器：
mcp install src/notes mcp start Notes示例操作：
# Create a note await client.call_tool("add-note", { "name": "example", "content": "This is a test note" }) # List all notes await client.call_tool("list-all-notes") # Update a note await client.call_tool("update-note", { "name": "example", "content": "Updated content" }) # Delete a note await client.call_tool("delete-note", { "name": "example" })
贮存
笔记存储在notes_storage.json中，结构如下：
{
"note_name": {
"content": "Note content",
"created_at": "2025-01-12T11:28:16.721704",
"modified_at": "2025-01-12T11:28:16.721704"
}
}
资源访问
可以使用note:// URI 方案将注释作为资源进行访问：
列出资源：返回所有可用的注释作为资源
读取资源：使用
note://internal/note_name访问特定笔记
提示生成
服务器包含一个用于笔记摘要的提示生成功能：
支持简短和详细的摘要
为语言模型输入格式化注释
可通过“summarize-notes”提示获取
发展
要修改或扩展服务器：
克隆存储库
安装开发依赖项
在适当的模块中进行更改
部署前彻底测试
测试
测试应涵盖：
基本 CRUD 操作
多条笔记处理
错误案例
资源访问
提示生成
执照
[在此添加您的许可证]