kje-mcp

Name: kje-mcp
Author: jharriGH

兼容 Claude.ai 的 MCP 服务器，它封装了 Jim Brain（持久化内存 + 帝国状态 + 保险库）以及 RackNerd VPS 上的 无头 Claude Code 调度器，因此任何 Claude.ai Web 会话都可以：

读取帝国的当前状态、项目和近期记忆，
搜索语义记忆和凭据保险库，
将快速日志和语义记忆写回 Brain，
在 VPS 上调度 claude -p 构建会话。

该服务器使用 MCP Streamable HTTP（Claude.ai 的“自定义连接器”UI 所期望的传输方式）。它使用 无状态 / JSON 响应 模式，因此可以在任何支持普通 HTTP API 的地方运行——在本例中是 Railway。

公开的工具

工具	功能描述
`brain_status`	Brain `/health` + 完整帝国 `/context`（KPI、项目、系统提示词）
`brain_search`	对 Qdrant 记忆进行语义搜索 (`/memory/search`)
`brain_get_project`	深度为 `minimal	standard	full `的项目上下文 (`/codedeck/context/{slug}`)
`brain_vault_search`	自然语言凭据查找 (`/vault/search`)
`brain_log`	快速 Supabase 日志 (`/log`) — 亚秒级
`brain_memory`	语义记忆写入 (`/memory`) — ~30–60秒嵌入
`cc_dispatch`	在 RackNerd VPS 上生成无头 `claude -p`，并自动移交给 Brain

所有工具都使用小写的 x-brain-key 请求头向 Brain 进行身份验证（这是 Brain 唯一接受的请求头——在 2026-04-27 BridgeDeck 调试中固化）。MCP 层本身在 Authorization 请求头中接受一个 Bearer 令牌——这就是 Claude.ai 连接器 UI 发送的内容。

文件布局

kje-mcp/
├── main.py                       # FastAPI + FastMCP server (deployed to Railway)
├── requirements.txt
├── railway.toml
├── .env.example
├── README.md
└── vps/
    ├── cc_dispatch_server.py     # Companion dispatcher — runs on the RackNerd VPS
    ├── requirements.txt
    └── kje-cc-dispatch.service   # systemd unit

1. 将 `kje-mcp` 部署到 Railway

1a. 将仓库推送到 GitHub

cd C:\Users\Jim\Documents\GitHub\kje-mcp
git add .
git commit -m "feat: kje-mcp v1.0.0 — Claude.ai MCP wrapper for Jim Brain + CC dispatch"
gh repo create jharriGH/kje-mcp --public --source=. --remote=origin --push

1b. 创建 Railway 服务

# from inside the kje-mcp dir
railway init                         # name it: kje-mcp
railway link                         # link to the new project
railway up                           # builds + deploys

或者通过仪表板：New Project → Deploy from GitHub Repo → jharriGH/kje-mcp。Railway 会自动检测 Nixpacks Python 并使用 railway.toml 中的 startCommand。

1c. 设置环境变量

railway variables --set BRAIN_KEY=jim-brain-kje-2026-kingjames
railway variables --set BRAIN_URL=https://jim-brain-production.up.railway.app
railway variables --set MCP_AUTH_KEY=jim-brain-kje-2026-kingjames

# OPTIONAL — only set these once the VPS dispatcher is up (step 2):
# railway variables --set VPS_DISPATCH_URL=https://cc.kj.empire/dispatch
# railway variables --set VPS_DISPATCH_KEY=<long-random-string>

根据 ENV VAR AUTOMATION RULE，由 Claude Code 驱动此操作——Jim 从不点击 Railway 仪表板。

1d. 验证部署

# replace <host> with the Railway-assigned URL (railway domain or your custom one)
curl -s https://<host>/health | jq
# expect: {"status":"ok","service":"kje-mcp",...,"vps_dispatch_configured":false,...}

# initialize handshake (Claude.ai will send the same)
curl -s -X POST https://<host>/mcp/ \
  -H "Authorization: Bearer jim-brain-kje-2026-kingjames" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"1"}}}' | jq

# list tools
curl -s -X POST https://<host>/mcp/ \
  -H "Authorization: Bearer jim-brain-kje-2026-kingjames" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' | jq '.result.tools[].name'
# expect 7 names: brain_status, brain_search, brain_get_project, brain_vault_search,
#                 brain_log, brain_memory, cc_dispatch

2. 从 Claude.ai Web 连接

打开 claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector。
Name: KJE MCP。
URL: https://<your-railway-host>/mcp/（注意末尾的斜杠和 /mcp/ 路径）。
Auth: API key / Bearer token → 粘贴 jim-brain-kje-2026-kingjames（或您设置的 MCP_AUTH_KEY）。
Save。Claude.ai 执行 MCP initialize + tools/list 握手；如果“KJE MCP”旁边出现绿色勾号，则 7 个工具在聊天中可用。

在任何新的 Claude.ai 对话中：

打开对话的工具/连接器菜单并切换 KJE MCP 为开启状态。
以 brain_session_start 的等效内容开始您的提示词：
"Use KJE MCP. Call brain_status and brain_get_project for kj_codedeck (depth=standard) before answering. Then [task]."

当您结束时，Claude.ai 将通过同一个连接器执行结束仪式——使用 brain_memory 进行总结，使用 brain_log 记录进度，如果需要在 VPS 上继续构建工作，则使用 cc_dispatch。

3. (可选) 为 `cc_dispatch` 搭建 VPS 调度器

如果不执行此操作，cc_dispatch 将返回一个干净的 cc_dispatch_not_configured 错误，其他六个工具可以正常工作。当您确实希望 Claude.ai 在 VPS 上启动 CC 会话时，请进行设置。

3a. 将 `vps/` 文件夹同步到 104.223.120.21

# from your laptop, in the kje-mcp repo
scp -r vps/ jim@104.223.120.21:/home/jim/kje-mcp/

3b. 在 VPS 上创建 venv 并安装依赖

ssh jim@104.223.120.21
cd /home/jim/kje-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r vps/requirements.txt

3c. 配置 `.env`

cat > /home/jim/kje-mcp/vps/.env <<'EOF'
VPS_DISPATCH_KEY=<long-random-string-paste-same-on-railway>
BRAIN_URL=https://jim-brain-production.up.railway.app
BRAIN_KEY=jim-brain-kje-2026-kingjames
PROJECT_REPOS_BASE=/home/jim/repos
# Optional overrides for slugs whose repo dir name differs from the slug:
# PROJECT_REPOS_OVERRIDES={"kj_autonomous":"/home/jim/n8n-canvas/kj-autonomous"}
CLAUDE_BIN=/usr/local/bin/claude
DISPATCH_LOG_DIR=/var/log/kje-cc-sessions
EOF

sudo mkdir -p /var/log/kje-cc-sessions
sudo chown jim:jim /var/log/kje-cc-sessions

3d. 安装并启动 systemd 单元

sudo cp /home/jim/kje-mcp/vps/kje-cc-dispatch.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now kje-cc-dispatch
sudo systemctl status kje-cc-dispatch
curl -s http://127.0.0.1:8088/health

3e. 使用 TLS 公开 (nginx + Let's Encrypt)

# /etc/nginx/sites-available/cc.kj.empire
server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name cc.kj.empire;

    ssl_certificate     /etc/letsencrypt/live/cc.kj.empire/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/cc.kj.empire/privkey.pem;

    client_max_body_size 4m;
    proxy_read_timeout   65s;

    location /dispatch {
        proxy_pass         http://127.0.0.1:8088/dispatch;
        proxy_set_header   Host $host;
        proxy_set_header   X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header   X-Dispatch-Key $http_x_dispatch_key;
    }

    location /health {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8088/health;
    }
}

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/cc.kj.empire /etc/nginx/sites-enabled/
sudo certbot --nginx -d cc.kj.empire
sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

3f. 将 kje-mcp 服务连接到它

# from the kje-mcp repo on your laptop
railway variables --set VPS_DISPATCH_URL=https://cc.kj.empire/dispatch
railway variables --set VPS_DISPATCH_KEY=<same-random-string>
railway redeploy

kje-mcp 服务上的 /health 现在应该显示 "vps_dispatch_configured": true。

Claude.ai 会话如何端到端地使用此功能

会话开始。 开启连接器。Claude.ai 调用 brain_status → 获取帝国上下文，然后调用 brain_get_project("kj_codedeck", "standard") → 注入提示词。
工作进行中。 Claude.ai 根据聊天中的推理进行回答。在过程中，它会调用 brain_search 来获取之前的决策，或调用 brain_vault_search 来获取它需要讨论的凭据。
繁重工作。 当工作需要真正的 CC 构建会话时，Claude.ai 调用 cc_dispatch(project="kj_codedeck", prompt="<full build prompt>")。VPS 调度器立即以 session_id 确认。CC 会话在后台运行。
移交。 当 CC 会话完成时，VPS 调度器向 Brain /codedeck/handoff 发布移交（快速日志 + 项目 next_action 更新 + 如果触及 3 个以上文件则生成构建卡片 + 排队语义记忆）。下一个 Claude.ai 会话通过 brain_search 看到它。
结束仪式。 Claude.ai 调用 brain_memory（完整总结）、brain_log（进度事件），构建卡片保存通过移交在服务器端自动完成。不要问 Jim “选哪个？”——这就是规则。

kje-mcp

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1. 将 `kje-mcp` 部署到 Railway

1a. 将仓库推送到 GitHub

1b. 创建 Railway 服务

1c. 设置环境变量

1d. 验证部署

2. 从 Claude.ai Web 连接

3. (可选) 为 `cc_dispatch` 搭建 VPS 调度器

3a. 将 `vps/` 文件夹同步到 104.223.120.21

3b. 在 VPS 上创建 venv 并安装依赖

3c. 配置 `.env`

3d. 安装并启动 systemd 单元

3e. 使用 TLS 公开 (nginx + Let's Encrypt)

3f. 将 kje-mcp 服务连接到它

Claude.ai 会话如何端到端地使用此功能

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3c. 配置 .env

3d. 安装并启动 systemd 单元

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