log-reflect-mcp

log-reflect-mcp 是一个面向个人记录系统的本地优先 MCP 服务器。它为 AI 客户端提供了一个小而明确的接口，用于捕获和检索 Markdown 记录，同时将记录保存在单独的仓库中。

它旨在与 log-reflect-practice 使用的目录约定配合工作：

daily/
├── journal/{YYYY}/{YYYYMM}/
└── inputs/{YYYY}/{YYYYMM}/
practices/

当前范围

第一个版本有意只暴露四个工具：

• capture_journal：创建或追加个人日志片段。

• capture_input：将外部输入保存为 Markdown 笔记。

• get_records_by_date_range：检索日志和输入记录以供回顾。

• search_records：搜索记录内容。

MCP 服务器负责访问和存储。Agent Skills 仍然负责判断：如何轻量地编辑日志、什么内容属于输入笔记、如何回顾七天，以及一个反复出现的主题何时准备好成为 Practice。

Related MCP server: ai-journal

安全边界

• 源仓库不包含任何个人记录或凭据。

• 服务器只能读取 daily/journal/ 和 daily/inputs/。

• 新记录只写入这两个目录内。

• 现有输入文件绝不会被静默覆盖。

• 如果某个日期存在多个日志文件，写入会停止而不是猜测。

设置

要求：Node.js 22 或更高版本。

npm install
cp .env.example .env

将记录仓库的绝对路径设置为：

RECORDS_REPO_PATH=/absolute/path/to/log-reflect-practice

构建并启动 stdio 服务器：

npm run build
RECORDS_REPO_PATH=/absolute/path/to/log-reflect-practice npm start

示例客户端配置

构建完成后，将 MCP 客户端指向编译后的服务器：

{
  "mcpServers": {
    "log-reflect": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/log-reflect-mcp/dist/src/server.js"],
      "env": {
        "RECORDS_REPO_PATH": "/absolute/path/to/log-reflect-practice",
        "RECORDS_TIME_ZONE": "America/Los_Angeles"
      }
    }
  }
}

开发

npm run check
npm test

要以交互方式检查工具：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/src/server.js

路线图

• 添加用于读取单个记录的 MCP 资源。

• 添加回顾和开发 Practice 的提示，而不将判断逻辑移入存储代码。

• 添加可选的 Git 提交工作流。

• 添加基于 GitHub 的存储适配器。

• 仅在本地工作流稳定后添加 Streamable HTTP 和 OAuth。