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Systemonomic

by TonyC23
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Python
Remote

Systemonomic MCP 服务器

MCP (Model Context Protocol) 服务器，旨在向 AI 代理（Claude Desktop、Cursor、Claude Code 等）提供 Systemonomic 的工作领域分析 (WDA)、ATSS 评估和组织设计功能。

快速入门

1. 安装

pip install systemonomic-mcp

2. 获取 API 密钥

  1. 登录 Systemonomic

  2. 前往 Profile（个人资料）→ API Keys（API 密钥）

  3. 点击 Generate API Key（生成 API 密钥）

  4. 复制密钥（以 sk_sys_ 开头）——该密钥仅显示一次

3. 配置

设置环境变量：

export SYSTEMONOMIC_API_KEY="sk_sys_your_key_here"

（可选）指向不同的 API 端点（默认为生产环境）：

export SYSTEMONOMIC_API_URL="https://your-dev-backend.up.railway.app"

4. 添加到 Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "systemonomic-wda": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.wda_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    },
    "systemonomic-atss": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.atss_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    },
    "systemonomic-org": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.org_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    }
  }
}

5. 添加到 Cursor

在 Cursor 设置 → MCP 服务器中，添加每个服务器：

  • 名称： systemonomic-wda

  • 命令： python -m systemonomic_mcp.wda_server

  • 环境： SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_...

对 atss_server 和 org_server 重复上述步骤。

可用服务器

systemonomic-wda — 工作领域分析 (Work Domain Analysis)

工具

描述

list_projects

列出所有项目

get_project_state

获取完整的项目状态

create_project

创建新项目

get_project_stats

获取项目统计信息

list_wda_nodes

列出 WDA 节点

create_wda_node

在 WDA 层级创建节点

update_wda_node

更新节点的标签/层级/描述

delete_wda_node

删除节点

list_wda_links

列出手段-目的链接

create_wda_link

连接两个节点

delete_wda_link

删除链接

generate_wda

根据文本描述 AI 生成完整的 WDA

export_project

以 JSON 格式导出项目

import_wda

导入节点和链接

systemonomic-atss — 评估与任务 (Assessment & Tasks)

工具

描述

list_tasks

列出项目任务

create_task

创建任务

generate_tasks_from_wda

从 WDA 对象自动生成任务

derive_task_suggestions

AI 派生的任务建议

list_suggestions

列出待处理的建议

accept_suggestions

将建议提升为任务

run_atss_batch

对所有任务运行 ATSS 评估

get_atss_results

获取存储的评估结果

persist_atss_results

保存评估结果

list_atss_runs

列出评估运行历史记录

systemonomic-org — 组织设计 (Organizational Design)

工具

描述

get_org_design

获取当前角色、组织单元、分配情况

persist_org_design

保存组织设计

propose_restructure

AI 生成的重组建议

apply_proposal

应用重组建议

validate_raci

验证 RACI 矩阵

create_org_snapshot

创建版本快照

list_org_snapshots

列出快照

export_org_design_json

以 JSON 格式导出

generate_pdf_report

生成综合 PDF 报告

get_report_status

检查报告就绪状态

对话示例

“帮我为我们的采购流程建模”

你： 为我们的大学采购部门生成一个 WDA。他们负责处理采购申请、供应商管理、合同谈判以及遵守政府法规。

Claude： 使用 create_project → generate_wda → 返回生成的层级结构

“评估哪些任务可以自动化”

你： 对于采购项目，从 WDA 中派生任务并运行自动化评估。

Claude： 使用 generate_tasks_from_wda → run_atss_batch → 总结自动化候选任务

“生成完整报告”

你： 为采购项目创建一个 PDF 报告。

Claude： 使用 generate_pdf_report → 保存 PDF

开发

# Run a server locally for testing
cd mcp
pip install -e .
SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_... python -m systemonomic_mcp.wda_server

# Use the MCP inspector
SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_... mcp dev src/systemonomic_mcp/wda_server.py
Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - A tier

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/TonyC23/systemonomic-mcp'

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