SoluCortex MCP

Официальный Model Context Protocol сервер для SoluCortex — живая техническая память для ИИ-агентов.

Подключите любого MCP-совместимого агента (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Codex, Cline, …) к вашему проекту SoluCortex, чтобы он мог вспоминать решения, соглашения, риски и архитектуру, которые важны до начала работы, и запоминать то, что узнает по завершении.

Инструменты

Related MCP server: Muninn

Требования

• Аккаунт SoluCortex и API-ключ проекта (префикс scx_) — получите его в панели SoluCortex.

• Один из вариантов: uv (рекомендуется), Python ≥ 3.10 или Docker.

Конфигурация

stdio-режим (по умолчанию, локальный)

Сервер полностью настраивается через переменные окружения:

HTTP-режим (удалённый, мультитенантный)

Запустите с MCP_TRANSPORT=http (или --http), чтобы обслуживать Streamable HTTP на $PORT (по умолчанию 8080) — это режим, используемый на https://mcp.solucortex.ai. Учётные данные передаются с каждым запросом, а переменные окружения игнорируются:

GET /health (и /healthz локально; фронтенд Cloud Run перехватывает /healthz) отвечает без аутентификации. Конечная точка MCP — /mcp, работает без сохранения состояния и ничего не разделяет между запросами/тенантами.

Никогда не коммитьте свой API-ключ. Держите его в блоке env конфигурации вашего MCP-клиента или в локальном .env (см. .env.example).

Установка

Удалённо (рекомендуется — ничего устанавливать не нужно)

Размещённый сервер на https://mcp.solucortex.ai/mcp поддерживает Streamable HTTP; ваш ключ передаётся с каждым запросом:

claude mcp add --transport http solucortex https://mcp.solucortex.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer scx_xxx" \
  --header "X-Solucortex-Project: your-project-uuid"

Или в любом клиенте с поддержкой удалённого MCP:

{
  "mcpServers": {
    "solucortex": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.solucortex.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer scx_xxx",
        "X-Solucortex-Project": "your-project-uuid"
      }
    }
  }
}

Claude Code (локально, stdio)

claude mcp add solucortex \
  -e SOLUCORTEX_API_KEY=scx_xxx \
  -e SOLUCORTEX_PROJECT_ID=your-project-uuid \
  -- uvx --from git+https://github.com/soluai-spa/solucortex-mcp solucortex-mcp

(После публикации в PyPI замените команду на uvx solucortex-mcp.)

Claude Desktop / Cursor / Cline (JSON-конфигурация)

Добавьте в конфигурацию MCP клиента (claude_desktop_config.json, Cursor mcp.json и т. д.):

{
  "mcpServers": {
    "solucortex": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/soluai-spa/solucortex-mcp", "solucortex-mcp"],
      "env": {
        "SOLUCORTEX_API_KEY": "scx_xxx",
        "SOLUCORTEX_PROJECT_ID": "your-project-uuid"
      }
    }
  }
}

Из локального клона

git clone https://github.com/soluai-spa/solucortex-mcp
cd solucortex-mcp
cp .env.example .env   # fill in your key
./run.sh               # loads .env, then runs via uv
# or, with SOLUCORTEX_* already exported: uv run solucortex-mcp

Docker

docker build -t solucortex-mcp .
docker run --rm -i \
  -e SOLUCORTEX_API_KEY=scx_xxx \
  -e SOLUCORTEX_PROJECT_ID=your-project-uuid \
  solucortex-mcp

Сервер общается по MCP через stdio, поэтому клиенты запускают его как подпроцесс (-i держит stdin открытым).

Разработка

uv sync
uv run solucortex-mcp            # run (stdio)
MCP_TRANSPORT=http uv run solucortex-mcp   # run (HTTP on :8080)
uv run pytest                    # test suite
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run solucortex-mcp   # interactive test

Примечания

• Словарь значений type памяти: канонический набор — architecture, decision, risk, convention, bug_history, tech_debt, sensitive_module, learning, external_integration. Некоторые бэкенды принимают более старый набор (technical_decision, historical_bug, current_state, task_closure). Сервер пропускает type как есть и возвращает HTTP 422, чтобы вы могли повторить запрос с другим набором.

• Никогда не храните настоящие секреты в памяти. Записывайте вместо этого местоположение, тип, серьёзность и предпринятые действия.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.