增强型架构MCP
增强型模型上下文协议（MCP）服务器，具有专业准确性、工具安全性、用户偏好和智能上下文监控。
概述
此存储库包含一组MCP服务器，为AI助手提供高级架构功能，包括：
- 专业准确性执法 -防止使用营销语言，确保描述真实
- 工具安全协议 -阻止禁止的操作并验证参数
- 用户偏好管理 -储存并应用沟通和审美偏好
- 智能上下文监控 -自动令牌估计和阈值警告
- 多MCP编排 -跨多个服务器的协调工作流程
活动服务器
增强型架构服务器(enhanced_architecture_server_context.js)
具有完整功能集的主服务器：
- 专业精度验证
- 工具安全执法
- 用户偏好存储/检索
- 上下文令牌跟踪
- 模式存储和学习
- 违规记录和指标
思想链服务器(cot_server.js)
推理链管理：
- 创建和管理推理线程
- 分支推理路径
- 完整的线索和结论
- 交叉引用推理历史
本地AI服务器(local-ai-server.js)
通过Ollama进行本地模型集成：
- 委派繁重的推理任务
- 令牌高效处理
- 混合本地+云分析
- 模型能力查询
安装
- 先决条件：
npm install- 配置：
更新您的Claude Desktop配置以包括服务器：
{
"mcpServers": {
"enhanced-architecture": {
"command": "node",
"args": ["D:\\arch_mcp\\enhanced_architecture_server_context.js"],
"env": {}
},
"cot-server": {
"command": "node",
"args": ["D:\\arch_mcp\\cot_server.js"],
"env": {}
},
"local-ai-server": {
"command": "node",
"args": ["D:\\arch_mcp\\local-ai-server.js"],
"env": {}
}
}
}- 本地AI设置（可选）：
安装Ollama并拉取模型：
ollama pull llama3.1:8b用法
专业准确性
自动防止：
- 营销语言（“革命性”、“尖端”）
- 竞争对手参考
- 技术规范增强
- 宣传语气
上下文监控
跟踪以下对话令牌：
- 文件附件
- 工件和代码
- 工具调用和响应
- 系统开销
在80%和90%容量限制时提供警告。
用户选项
商店偏好：
- 沟通风格（简短专业）
- 美学方法（极简主义）
- 消息格式要求
- 工具使用模式
多MCP工作流
协调复杂任务：
- 创建CoT推理链
- 将分析委托给本地AI
- 将见解存储在内存中
- 更新架构模式
主要特点
- 版本免费操作 -无版本依赖关系，基于功能的报告
- 经验验证 -60多个决策验证门
- 代币效率 -智能上下文管理和压缩
- 专业标准 -企业级准确性和合规性
- 跨会话学习 -持久模式存储和偏好演化
文件结构
D:\arch_mcp\
├── enhanced_architecture_server_context.js # Main server
├── cot_server.js # Reasoning management
├── local-ai-server.js # Local AI integration
├── data/ # Runtime data (gitignored)
├── backup/ # Legacy server versions
└── package.json # Node.js dependencies发展
建筑原理
- 双重制度执行 -MCP工具+文本文档协议
- 经验接地 -对假设的可测量验证
- 以用户为中心的设计 -偏好驱动的行为适应
- 专业标准 -企业精度和安全要求
添加新功能
- 更新服务器工具定义
- 实现处理程序功能
- 添加经验验证门
- 更新用户首选项选项
- 测试跨MCP协调
故障排除
服务器连接问题：
- 检查Node.js版本兼容性
- 验证配置中的文件路径
- 检查服务器日志中的语法错误
上下文跟踪：
- 监控令牌估计精度
- 调整对话长度限制
- 使用重置工具进行新会话
演出
- 本地AI需要Ollama安装
- 上下文监控增加了约50ms的开销
- 模式存储优化，响应时间\<2ms
许可证
MIT许可证-有关具体的许可条款，请参阅各个文件。
贡献
欢迎架构改进。重点领域：
- 增强令牌估计精度
- 附加验证门
- 跨域模式识别
- 性能优化