@jingjingbox/mcp-cli-bridge
@jingjingbox/mcp-cli-bridge
MCP-CLI-Bridge-Server – Ruft CLI-Tools über das MCP-Protokoll auf und stellt KI-Assistenten leistungsstarke Funktionen für Wissensgraphen und Dateizugriffe bereit.
Einführung
@jingjingbox/mcp-cli-bridge ist ein auf dem Model Context Protocol (MCP) basierender Bridge-Server, der die Fähigkeiten von CLI-Tools über das MCP-Protokoll für KI-Assistenten (wie TraeCN) verfügbar macht.
Kernfunktionen
Wissensgraphen-Verwaltung: Erstellen von Entitäten, Aufbau von Beziehungen, Suche nach Knoten – für den Aufbau eines vollständigen Wissensnetzwerks.
Dateizugriff: Effizientes Lesen von Dateianfängen oder -enden, mit Unterstützung für große Dateien.
Prozessisolation: CLI-Plugins laufen in separaten Prozessen, sodass Abstürze den Hauptdienst nicht beeinträchtigen.
NativeAOT-Kompilierung: Maximale Performance, extrem geringe Größe, schneller Start.
Progressives Laden: Tools werden bei Bedarf geladen und belegen keinen Kontextspeicher.
Related MCP server: mcp_server_for_claudes_toolbox
Systemanforderungen
Betriebssystem: Windows x64
Node.js: >= 14.0.0
Laufzeitumgebung: .NET 10.0 Runtime (im Paket enthalten)
Installation
Globale Installation
npm install -g @jingjingbox/mcp-cli-bridgeVerwendung von npx (empfohlen)
Keine Installation erforderlich, einfach ausführen:
npx @jingjingbox/mcp-cli-bridgeKonfiguration
Umgebungsvariablen
Variable | Beschreibung | Erforderlich |
| Speicherverzeichnis für MemoryCli-Wissensgraphendaten | Ja |
Die Datendateien werden automatisch erstellt:
memory.jsonl- Entitätsdatenmemory_relations.jsonl- Beziehungsdaten
TraeCN-Konfigurationsbeispiel
Fügen Sie dies zur MCP-Konfiguration von TraeCN hinzu:
{
"mcpServers": {
"cli-bridge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["@jingjingbox/mcp-cli-bridge"],
"enabled": true,
"env": {
"MCP_MEMORY_PATH": "D:\\MCP\\Memory"
}
}
}
}Konfiguration für globale Installation
{
"mcpServers": {
"cli-bridge": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-cli-bridge",
"enabled": true,
"env": {
"MCP_MEMORY_PATH": "D:\\MCP\\Memory"
}
}
}
}Tool-Liste
Host-Ebene Tools (direkt verfügbar)
Tool-Name | Beschreibung |
| Sucht nach verfügbaren CLI-Tools |
| Führt den angegebenen CLI-Tool-Befehl aus |
| Ruft Tool-Beschreibungen ab |
| Listet alle verfügbaren Tools auf |
| Überprüft den Installationsstatus des Pakets |
| Installiert das angegebene Paket |
MemoryCli-Tools (Wissensgraph)
Aufruf über tool_execute, Befehlspräfix ist memory_:
Tool-Name | Beschreibung |
| Erstellt mehrere Entitäten im Wissensgraphen |
| Erstellt Beziehungen zwischen Entitäten |
| Liest den gesamten Wissensgraphen |
| Sucht nach Knoten im Wissensgraphen |
| Fügt Entitäten Beobachtungsdatensätze hinzu |
| Löscht Entitäten und deren Beziehungen |
| Ruft bestimmte Knoten anhand ihres Namens ab |
FileReaderCli-Tools (Dateizugriff)
Aufruf über tool_execute, Befehlspräfix ist file_reader_:
Tool-Name | Beschreibung |
| Liest die ersten N Zeilen einer Datei |
| Liest die letzten N Zeilen einer Datei |
Anwendungsbeispiele
Wissensentitäten erstellen
{
"command": "memory_create_entities",
"entities": [
{
"name": "React",
"entityType": "Framework",
"observations": ["用于构建用户界面的 JavaScript 库", "由 Meta 维护"]
},
{
"name": "TypeScript",
"entityType": "Language",
"observations": ["JavaScript 的超集", "添加了静态类型检查"]
}
]
}Entitätsbeziehungen aufbauen
{
"command": "memory_create_relations",
"relations": [
{
"from": "React",
"to": "TypeScript",
"relationType": "supports"
}
]
}Wissensknoten suchen
{
"command": "memory_search_nodes",
"query": "React"
}Dateianfang lesen
{
"command": "file_reader_read_head",
"filePath": "C:\\project\\logs\\app.log",
"lineCount": 20
}Dateiende lesen
{
"command": "file_reader_read_tail",
"filePath": "C:\\project\\logs\\error.log",
"lineCount": 50
}Architekturdesign
McpHost/
├── McpHost.exe # MCP 主机服务
├── MemoryCli.exe # 知识图谱 CLI 插件
├── FileReaderCli.exe # 文件读取 CLI 插件
└── index.js # npm 入口文件McpHost: MCP-Protokollserver, verantwortlich für die Bereitstellung von Tools und die Verwaltung von CLI-Prozessen.
MemoryCli: Wissensgraphen-Verwaltung, unterstützt CRUD für Entitäten, Beziehungen und Beobachtungsdatensätze.
FileReaderCli: Effizientes Dateilesen, unterstützt das Lesen von Anfängen/Enden großer Dateien.
Technologiestack
.NET 10.0 - Laufzeitplattform
NativeAOT - Native Kompilierung für maximale Performance
C# 13 - Programmiersprache
JSON-RPC 2.0 - CLI-Kommunikationsprotokoll
MCP Protocol - Kommunikationsprotokoll für KI-Assistenten
Entwicklung
Quellcode-Repository
git clone https://gitee.com/JJbox/memory.gitBuild
# 使用 PowerShell
.\build.ps1Testen
# 单元测试
dotnet test McpHost.slnx
# E2E 测试
dotnet run --project tests\E2E\MyMemoryServer.E2E.csproj -c ReleaseDetaillierte Dokumentation
MemoryCli-Anleitung - Vollständige API-Dokumentation für den Wissensgraphen
FileReaderCli-Anleitung - Vollständige API-Dokumentation für das Dateilesen
Lizenz
Autor
JJbox
Repository: https://gitee.com/JJbox/memory
Feedback: https://gitee.com/JJbox/memory/issues
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
- QuallaaOAuthcom.quallaa
Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
Your org's AI agents, tasks, runs, search, and brain files as MCP tools and resources.
Cross-tool persistent memory and context for AI assistants over MCP.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceA general-purpose MCP gateway that exposes your local CLI skills to any AI assistant.4 npm1MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes a set of CLI tools (test generation, documentation generation, linting, test running, code search) to AI assistants via MCP, allowing them to perform these tasks through natural language.3-
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceBridges MCP-compatible AI clients to over 100 Hermes Agent skills for web browsing, file management, code execution, GitHub operations, and more.1MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides LLMs with local filesystem operations (read/write files, list directories) and command execution via MCP, enabling file management and task automation within AI clients.79 npmISC