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MCP Server · 开发工具

adhd MCP

一个最小化、上下文高效的MCP服务器,提供ADHD框架的功能,用于项目管理和模块操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
开发工具Python命令行工具

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作者 / 组织
AI-Driven-Highspeed-Development
提供方
AI-Driven-Highspeed-Development
运行时
Python

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1 个

MCP World

选型结论

adhd MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m mcps.adhd_mcp.adhd_mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "adhd-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "mcps.adhd_mcp.adhd_mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

ADHD MCP

概述

这 adhd_mcp 是一个 最小,上下文高效 MCP服务器暴露ADHD框架功能。每个工具都消耗上下文窗口,因此我们的目标是 更少、更智能的工具 提供 *人工智能决策信息*.

设计原则

  1. 最小化工具数量:仅使用简单CLI调用无法完成的工具
  2. 通知,不要自动化:为人工智能做出决策提供数据
  3. 无CLI包装器:代理人可以致电 python adhd_framework.py refresh/workspace 直接
  4. 程序数据、人工智能判断MCP扫描/收集数据;AI的原因

特性

工具主要用途
get_project_info来自根init.yaml的项目级元数据
list_modules项目自检+批依赖扫描
get_module_info带导入/git状态的单模块深度挖掘
create_module使用可选的GitHub仓库构建新模块
list_context_files查找说明/代理/提示
git_modulesGit状态/差异/跨模块拉/推

总计:6个工具

用法

运行MCP服务器

python -m mcps.adhd_mcp.adhd_mcp

工具示例

获取项目信息
get_project_info()
# Returns: {success, name, version, modules_registered, module_counts}
列出具有依赖性分析的模块
list_modules(with_imports=True)
# Returns modules with imports categorized as adhd/third_party
# Compare imports.adhd vs init_yaml_requirements for missing deps
获取单个模块详细信息
get_module_info("config_manager")
# Returns detailed info: imports, requirements, git status, issues
创建新模块
create_module(
    name="my_new_manager",
    module_type="manager",
    create_repo=True,
    owner="AI-Driven-Highspeed-Development"
)
Git操作
# Check status of all modules
git_modules(action="status")

# Get detailed diffs for commit message crafting
git_modules(action="diff")

# Push a specific module
git_modules(action="push", module_name="kanbn_mcp", commit_message="feat: add batch tasks")

# Pull all modules
git_modules(action="pull")

依赖性分析工作流

  1. list_modules(with_imports=True) -扫描所有导入
  2. 比较 imports.adhd 对比 init_yaml_requirements → 寻找缺失的ADHD deps
  3. 比较 imports.third_party 对比 requirements_txt → 查找丢失的PyPI包
  4. AI决定添加什么,并直接编辑文件

模块结构

mcps/adhd_mcp/
├── __init__.py           # Package exports
├── adhd_mcp.py           # FastMCP server with tool decorators
├── adhd_controller.py    # Business logic implementation
├── helpers.py            # Import scanning and git utilities
├── init.yaml             # Module metadata
├── README.md             # This file
├── refresh.py            # Module refresh script
└── requirements.txt      # MCP-specific dependencies

这取代了什么

旧提示/工具新MCP工具
pull_modules.prompt.mdgit_modules(action="pull")
push_modules.prompt.mdgit_modules(action="diff") → 代理人制作信息→ git_modules(action="push")
update_requirements.prompt.mdlist_modules(with_imports=True) → 代理编辑文件
手动CLI: python adhd_framework.py refresh*(仍使用CLI-未包装)*

CLI命令(未包装)

这些命令仍然是CLI命令,代理应直接调用它们:

python adhd_framework.py refresh           # Refresh all modules
python adhd_framework.py refresh -m module # Refresh specific module  
python adhd_framework.py workspace         # Generate workspace file
python adhd_framework.py workspace --all   # Include all modules

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

项目管理Python本地部署模块管理Git操作依赖分析开发工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

adhd MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m mcps.adhd_mcp.adhd_mcp,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

adhd MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

adhd MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

adhd MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

adhd MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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