archlens
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@archlensfind case studies on modernist housing"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
ArchLens / 建筑透镜
ArchLens 是一个面向建筑设计研究的开放案例资料库 Demo:参考 Mobbin 的检索与浏览效率,提供可追溯的案例结构化资料、研究资料包下载、轻量工作区和真实 MCP Endpoint。
本地运行
npm install
npm run dev主要页面:
/:研究入口与短 Prompt 模板/cases:案例库、筛选、案例详情和资料包下载/boards:本地收藏、评分和 Wish List/project:项目理念、任务、代码地图、预期和 Milestones/mcp:MCP 工具说明与可运行 Playground/api/mcp:无鉴权 MCP HTTP Endpoint/api/health:协议、数据集版本和案例库就绪状态/api/source-intake:可选的 D1 来源证据登记与复查接口(公开 Demo 默认关闭写入)/api/workspaces:可选的 D1 共享工作区接口(公开 Demo 默认关闭)
共享工作区可选启用成员角色、过期 token 和 D1 quota bucket;quota 按读取、写入、成员管理操作区分,并对 owner/operator 与 editor/viewer 使用不同预算。来源同步可通过 GitHub Actions 的 ArchLens Source Intake 手动或每周触发,输出证据与人工发布候选,不会自动修改案例库。
工作区支持从页面导出/导入 workspace snapshot JSON,便于通过文件或 GitHub 交接收藏、评分和最近研究任务;快照只在浏览器和用户自己的文件之间流转,不上传到 ArchLens。
Related MCP server: Personal Research Assistant MCP
MCP
把 https://archlens.yiking233.chatgpt.site/api/mcp 配置到支持 Streamable HTTP MCP 的 Agent 中即可。当前服务版本为 0.2.0、契约版本为 1.0.0,工具 schema、curl 和客户端连接说明见 mcp/README.md。Demo 不绑定任何模型供应商,返回的结构化案例上下文交给用户自己的 AI 工具继续处理。
案例生产
可复用的案例生产 Skill 在 skills/case-production/SKILL.md,规定了来源采集、结构化、设计理念提取、引用核验和资料包输出流程。
贡献者可以复制 skills/case-production/case.template.json,再运行 npm run case:pack -- --input <case.json> --out <目录>,零依赖生成 case.json、研究 Markdown 和 README 三件套。
如果需要先快速检查原始来源,可运行 npm run source:audit -- --input <case.json> --out <目录>。它只读取 HTTPS 网页的标题、描述、canonical 和短摘录,输出 source-report.json 与 source-notes.md;不下载图片、不生成事实,也不会把网页内容当作可执行指令。生成资料包时可追加 --source-report <source-report.json>,把这份证据一起交付。
贡献多个案例时,可运行 npm run source:pipeline -- --input <案例目录> --out <目录>,它会按顺序生成每个案例的来源报告和一个 pipeline-report.json 总览;任何无效案例或来源失败都会以非零状态阻断后续发布。
如果部署环境启用了 D1,可以把已经生成并人工复核的 source-report.json 登记到 /api/source-intake,保存案例 ID、来源数量、失败状态、时间线和完整报告;接口不会替代来源抓取,也不会自动生成事实。配置说明和请求示例见 docs/SOURCE_INTAKE.md。
审核前可以生成一个不会自动入库的发布候选:npm run source:proposal -- --input ./research-packs/source-intake --out ./research-packs/release-candidate。它会验证来源报告、阻断失败证据,并输出 JSON/Markdown 审阅包;通过后仍需人工修改案例数据、提交 PR 并运行 npm run dataset:audit。
也可以在 GitHub Actions 手动运行 ArchLens Source Intake;仓库还会每周自动检查来源输入目录。两种触发方式都复用同一套 pipeline、proposal 和可选 D1 ingest 流程;工作流失败时会保留并上传来源证据,便于人工复核。
项目文档
开源贡献
代码、MCP、schema 和 Skill 使用 Apache-2.0。
案例图片和原始资料按各自来源许可处理,默认保留来源链接与署名,不重新分发未授权素材。
新案例和 Wish List 使用
.github/ISSUE_TEMPLATE/中的模板提交。贡献流程与内容边界见
CONTRIBUTING.md,每次 PR 会自动运行案例/MCP 校验、构建测试和 lint。
验证
npm run build
npm test
npm run lint
npm run dataset:audit
ARCHLENS_MCP_ENDPOINT="https://<your-domain>/api/mcp" npm run mcp:smokeThis server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/YiJing233/archlens'
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