Aurai Advisor (上级顾问 MCP)
The Aurai Advisor MCP server acts as a bridge that lets a local AI escalate complex programming problems to a more powerful remote model through multi-round consultations and guided problem-solving.
Core Tools:
consult_aurai— Submit programming problems (runtime errors, syntax issues, design concerns, etc.) with code snippets, error messages, and context to a senior AI advisor, supporting interactive multi-round dialogue with clarifying questionssync_context— Upload code (.py,.js,.ts,.json), configuration (.yaml,.toml,.ini), and documentation (.md,.txt) files to give the advisor full project context; binary files are automatically skippedreport_progress— Report back the results of executed suggestions (success/failed/partial) and any new errors, continuing the iterative "ask → execute → report → next step" cycleget_status— Retrieve current session metadata: conversation history count, max iterations, model in use, and history file path
Additional Features:
Session isolation via
session_idto keep multiple independent problems separateAutomatic history summarization and context window trimming to manage long sessions within token limits
New question detection — automatically clears history when a problem is marked resolved, or manually via
is_new_question=truePersistent storage with file locking and atomic writes for reliability
Configurable via environment variables (API key, model, temperature, max iterations, context window size, log level)
Enables integration with Google Gemini's API to leverage their models for remote technical advice and debugging support.
Integrates with OpenAI's API to use models like GPT-4o for providing expert guidance and problem-solving assistance during development.
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., "@Aurai Advisor (上级顾问 MCP)Help me fix this KeyError: 'api_key' not found in my python code"
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.
Aurai Advisor MCP
让本地 AI(Claude Code)在遇到复杂编程问题时,向远程大模型继续请教的 MCP 服务。
工作原理: 本地 AI 通过 sync_context 上传代码文件 → consult_aurai 提交问题 → 远程顾问返回分析 + 可执行步骤 → 本地 AI 用 report_progress 汇报进展 → 循环直到解决。
关键约束: 远程顾问无法直接访问你的文件系统。它只能看到你通过 sync_context 上传的文件内容和 consult_aurai 描述的信息。
安装
1. 环境要求
Python 3.10+
Claude Code(或其他支持 MCP stdio 的客户端)
2. 下载并安装依赖
git clone https://github.com/LZMW/mcp-aurai-server.git
cd mcp-aurai-server
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # macOS / Linux
pip install -e .3. 在 Claude Code 中注册
claude mcp add --scope user --transport stdio aurai-advisor \
--env AURAI_API_KEY="你的API密钥" \
--env AURAI_BASE_URL="https://你的API地址/v1" \
--env AURAI_MODEL="模型名称" \
-- "完整路径\venv\Scripts\python.exe" "-m" "mcp_aurai.server"Windows 实际示例:
claude mcp add --scope user --transport stdio aurai-advisor \
--env AURAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
--env AURAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1" \
--env AURAI_MODEL="gpt-4o" \
-- "D:\mcp-aurai-server\venv\Scripts\python.exe" "-m" "mcp_aurai.server"--scope user 表示在所有项目中可用。
4. 验证
claude mcp list看到 aurai-advisor: ✓ Connected 即成功。
5. 卸载
claude mcp remove "aurai-advisor" -s user配置参数
所有参数通过环境变量设置,在 claude mcp add 时用 --env 传入。
必填
环境变量 | 说明 | 示例 |
| API 密钥 |
|
| OpenAI 兼容接口地址 |
|
| 模型名称 |
|
AI 调用控制
环境变量 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|
| 0.0–2.0 | 生成温度。越低越确定,越高越随机 |
|
| ≥1 | 远程顾问单次回复的最大输出长度(tokens) |
|
| ≥1 | 模型上下文窗口大小(tokens)。输入 + 输出的总上限 |
|
| ≥1 | 单个文件超过此值会自动拆分成多段发送 |
|
| 1–200 | 单个问题最多对话轮数。50 轮内解决 → 自动清空历史;超限 → 清空历史并返回 |
上下文预算 & Token 监控:
环境变量 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|
| 0.5–1.0 | 上下文高水位线。输入 tokens 超过此比例时返回预警并主动压缩历史 |
每次 consult_aurai / report_progress 响应中均包含 token_usage 字段,实时展示输入 tokens、使用率、是否触发预警。当超过高水位线时,会主动压缩历史为输出腾空间。本地 AI 可根据 warning=true 提示调用 sync_context(operation='clear') 清空历史。
上下文预算分配策略: 优先保证 AURAI_MAX_TOKENS 的输出预算。输入过大时裁剪历史消息,不压缩输出。仅当基础消息(系统提示词 + 当前问题)本身就超过窗口时才缩减输出。
对话历史
环境变量 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|
| 1–200 | 每个会话在本地最多保留多少条历史记录 |
|
| 1–50 | 每次发送给远程顾问时附带最近多少轮原始对话(摘要不受此限制) |
|
| bool | 是否将历史保存到磁盘。关闭后重启 Claude Code 历史丢失 |
|
| — | 历史文件存储路径 |
|
| 1–120s | 跨进程文件锁等待超时 |
|
| bool | 是否启用历史摘要。仅在接近 max_history(80%)时触发,保留 60% 原始记录 |
历史机制说明:
AURAI_MAX_HISTORY(50 条)是本地存储上限——现代 200K 上下文下纯对话远填不满,真正的瓶颈是sync_context上传的大文件摘要不再按固定条数触发,而是在接近 max_history 时(40/50 条)才启动
Token 水位线预警(
AURAI_CONTEXT_HIGH_WATERMARK)是实时防线,在每次请求前检查不同
session_id的历史互相隔离
进程管理
环境变量 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|
| 0–86400 | 空闲多久后自动退出。 |
|
| 1–3600 | 空闲检查间隔 |
推荐设置 AURAI_STDIO_IDLE_TIMEOUT_SECONDS=0,避免 Claude Code 还在运行但 MCP 因空闲被误杀。空闲退出前会检查父进程是否存活,但如果不在意残留进程,直接禁用最省心。
其他
环境变量 | 默认值 | 说明 |
|
| 日志级别: |
使用指南
MCP 注册后,Claude Code 中自动出现 4 个工具:
典型调用流程
1. sync_context(operation='sync', files=['src/bug.py'], project_info={...})
↑ 让顾问看到你的代码
2. consult_aurai(problem_type='runtime_error', error_message='...')
↑ 提交问题,获取分析
3. 如返回 status='need_info' → 搜集顾问反问的信息 → 再次 consult_aurai(answers_to_questions='...')
↑ 多轮对齐
4. 如返回 status='success' → 按 action_items 执行修改
5. report_progress(actions_taken='改了X', result='success')
↑ 汇报进展,获取下一步指导
6. 重复 4-5,直到 resolved=true工具速查
工具 | 用途 |
| 上传文件和项目背景。 |
| 提交问题。支持多轮:收到反问→搜集信息→ |
| 按顾问指导执行后汇报结果,获取下一步 |
| 查看会话状态(历史条数、模型、空闲时间) |
会话隔离
不同任务传不同的 session_id,避免上下文串扰:
consult_aurai(session_id='bug-123', ...) # 修 Bug A
consult_aurai(session_id='feature-456', ...) # 写功能 B常见问题
上级顾问收不到我上传的代码?
检查 sync_context 返回的 uploaded_files 和 skipped_files。二进制文件(图片、压缩包)会被自动跳过。代码文件(.py/.js/.ts 等)会自动转换为文本发送。
不同问题互相干扰?
给不同问题传不同的 session_id。或设置 is_new_question=true 清空当前会话历史。
Claude Code 提示 MCP 连不上?
检查
claude mcp list确认状态查看
AURAI_STDIO_IDLE_TIMEOUT_SECONDS,推荐设为0禁用空闲退出查看日志:
AURAI_LOG_LEVEL=DEBUG可看到详细日志(输出到 stderr)
历史文件变得很大?
历史摘要在自动工作。旧记录被压缩为纪要而非删除,可设置 AURAI_ENABLE_HISTORY_SUMMARY=false 完全禁用摘要(不推荐)。
怎么切换模型?
claude mcp remove "aurai-advisor" -s user
claude mcp add --scope user --transport stdio aurai-advisor \
--env AURAI_API_KEY="sk-..." \
--env AURAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1" \
--env AURAI_MODEL="新模型名称" \
-- "D:\mcp-aurai-server\venv\Scripts\python.exe" "-m" "mcp_aurai.server"Resources
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