Cereus Rex

Cerebus Rex MCP服务器

Cerebus Rex是一个用Rust编写的模型上下文协议（MCP）服务器，它使AI编码代理能够通过标准化协议访问文档、代码上下文和其他开发工具。该服务器与RAG（检索增强生成）系统集成，用于语义搜索功能，并在多个AI代理之间提供同步。

特性

• MCP协议支持：实现标准化AI工具集成的模型上下文协议
• RAG集成：连接到Qdrant矢量数据库，用于文档和代码的语义搜索
• 多代理同步：协调多个AI编码代理之间的状态和上下文
• 存储库索引：维护本地存储库索引，以便快速搜索、代码更新和文档访问
• 开发工具：提供文件系统操作、搜索功能和上下文管理作为AI代理的工具
• 可扩展架构：采用Rust和Axum构建，性能可靠

建筑

服务器分为几个核心模块：

• 主控程序：处理模型上下文协议通信
• 代理：管理多代理同步和协调
• 检索增强生成：与矢量数据库集成以进行语义搜索
• 工具：为AI代理提供各种开发工具
• 工具集：配置和实用功能

先决条件

• 锈蚀（1.70或更高）
• 货物
• Qdrant矢量数据库（可选，用于完整的RAG功能）

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-org/cerebus-rex.git
cd cerebus-rex

# Build the project
cargo build --release

# Run the server
cargo run

配置

可以使用以下方式配置服务器：

1. 前缀为的环境变量 APP_
2. 中的配置文件 config/ 目录
3. 代码中定义的默认值

关键配置选项：

• APP_SERVER_HOST：服务器主机（默认值：0.0.0.0）
• APP_SERVER_PORT：服务器端口（默认值：3000）
• APP_QDRANT_ENDPOINT：Qdrant端点（默认值：http://localhost:6333)
• APP_QDRANT_API_KEY：Qdrant API密钥（可选）

API终点

• GET /v1/health -健康检查
• POST /v1/search -跨文档和代码的语义搜索
• POST /v1/index -索引存储库文件以实现快速访问
• GET /v1/agents -列出活动代理
• GET /v1/agents/{id} -获取特定代理信息
• GET /mcp/ws -MCP通信的WebSocket端点
• GET /mcp/tools -列出可用工具
• POST /mcp/tools/{id} -执行特定工具

MCP集成

AI代理可以通过WebSocket端点连接到Cerebus Rex /mcp/ws 并使用以下MCP方法：

• search -执行语义搜索
• index_repo -索引存储库文件
• get_context -访问和管理上下文信息
• fs_operation -执行文件系统操作
• list_tools -获取可用工具

集成示例

1.克劳德（人类学）

Claude Desktop和Claude Code支持直接连接到MCP服务器：

通过Claude桌面设置进行配置：

1. 打开克劳德桌面
2. 转到“设置”→ MCP连接器
3. 添加Cerebus Rex服务器端点： ws://localhost:3000/mcp/ws
4. Claude将自动从服务器中发现可用的工具

在Claude中使用MCP工具： 当克劳德确定Cerebus Rex提供的工具对您的请求有帮助时，他将自动使用这些工具。例如，当你询问存储库中的代码时，Claude会：

• 使用搜索工具查找相关文档
• 使用文件系统工具读取必要的文件
• 使用索引工具使存储库上下文保持最新

2.Qwen Code（阿里云）

Qwen Code原生支持模型上下文协议，可以连接到MCP服务器：

配置：

1. 在Qwen Code CLI中，在您的设置中配置MCP服务器：

{
  "mcp": {
    "servers": [
      {
        "name": "cerebus-rex",
        "url": "ws://localhost:3000/mcp/ws",
        "enabled": true
      }
    ]
  }
}

1. 或者使用Qwen Code配置文件添加服务器：

# Add the MCP server
qwen code mcp add --name cerebus-rex --url ws://localhost:3000/mcp/ws

用途： Qwen Code将自动检测Cerebus Rex提供的工具，并根据需要使用它们。在处理代码时，Qwen code可以：

• 使用RAG系统搜索您的文档
• 索引存储库文件以获得更好的上下文
• 通过文件系统工具访问项目文件

3.工厂AI机器人

Factory AI Droid具有原生MCP支持，可扩展其功能：

配置：

# Add the Cerebus-Rex MCP server
droid mcp add --name cerebus-rex --url ws://localhost:3000/mcp/ws

# Verify the server is connected
droid mcp list

配置文件方法：

mcp:
  servers:
    - name: cerebus-rex
      url: ws://localhost:3000/mcp/ws
      enabled: true

用途： Factory Droid将在开发任务期间自动检测和使用Cerebus Rex的工具。Droid代理可以：

• 使用RAG搜索了解您的代码库
• 访问文件系统工具进行读/写操作
• 在开发会话中保持同步的上下文
• 添加新存储库文件时为其建立索引

4.GitHub副本

GitHub Copilot支持各种IDE（JetBrains、Eclipse、Xcode）中的MCP服务器，并具有原生MCP支持：

对于JetBrains IDE中的Copilot：

1. 安装GitHub Copilot插件
2. 转到“设置”→ GitHub→ 模型上下文协议
3. 添加服务器URL: ws://localhost:3000/mcp/ws
4. 重新启动IDE以连接到MCP服务器

配置文件方法： 在你的 .vscode/settings.json 或IDE特定配置：

{
  "github.copilot.mcpServers": [
    {
      "name": "cerebus-rex",
      "url": "ws://localhost:3000/mcp/ws"
    }
  ]
}

用途： GitHub Copilot将使用Cerebus Rex提供的工具来增强代码建议：

• 文档和代码库的语义搜索
• 为更好的上下文建立存储库索引
• 用于全面理解代码的文件操作

5.带MCP扩展的Visual Studio代码

VS Code可以使用MCP兼容扩展连接到MCP服务器：

安装：

1. 安装MCP连接器延长线（如果可用）
2. 或者通过settings.json进行配置：

{
  "mcp.servers": [
    {
      "name": "cerebus-rex",
      "url": "ws://localhost:3000/mcp/ws",
      "enabled": true
    }
  ]
}

用途： VS Code将允许启用MCP的扩展使用Cerebus Rex的工具：

• 直接从编辑器搜索文档
• 使用文件系统工具进行文件操作
• 访问索引存储库信息

在Cerebus Rex上使用MCP协议

MCP协议遵循标准规范，具有以下端点和方法：

服务器信息

{
  "method": "server/info",
  "id": "req-1"
}

工具发现

{
  "method": "tools/list",
  "id": "req-2"
}

响应包括以下工具：

• search -搜索文档和代码
• filesystem_read -从文件系统读取文件
• index_repo -索引存储库文件以实现快速访问
• initialize_context -通过索引存储库和文档初始化AI代理上下文

工具执行

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "search",
    "arguments": {
      "query": "How to implement authentication",
      "context": "code"
    }
  },
  "id": "req-3"
}

特殊上下文初始化工具

这 initialize_context 该工具允许AI代理通过索引存储库文件开始创建上下文：

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "initialize_context",
    "arguments": {
      "repo_path": "/path/to/project/repository",
      "include_docs": true,
      "include_code": true
    }
  },
  "id": "req-initialize-1"
}

当AI代理收到类似“使用cerebus rex创建上下文”的提示时，它可以调用此工具，使用存储库文档和代码自动初始化其上下文。

资源访问

{
  "method": "resources/list",
  "id": "req-4"
}

{
  "method": "resources/read",
  "params": {
    "uri": "cerebus-rex://docs/getting-started"
  },
  "id": "req-5"
}

使用Docker运行

Cerebus Rex可以使用Docker Compose部署所有必需的基础设施：

先决条件

• Docker引擎（v20.10.0或更高版本）
• Docker Compose（v2.0.0或更高版本）

快速开始

1. 复制示例环境文件：

cp .env.example .env

1. 编辑 .env 要设置配置，请执行以下操作：

• 集 QDRANT_API_KEY 如果使用身份验证
• 根据需要调整其他设置

1. 启动服务：

docker-compose up -d

1. MCP服务器将在 ws://localhost:3000/mcp/ws

Docker编写服务

• 矢量点：RAG系统的矢量数据库
• 雷克斯脑：具有所有功能的MCP服务器

配置

该服务支持通过环境变量进行配置：

• APP__QDRANT__ENDPOINT：Qdrant端点（默认值：http://qdrant:6333)
• APP__QDRANT__API_KEY：Qdrant API密钥（可选）
• APP__SERVER__HOST：服务器主机（默认值：0.0.0.0）
• APP__SERVER__PORT：服务器端口（默认值：3000）

发展

为Cerebus Rex做出贡献：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 在适用的情况下添加测试
5. 运行测试套件： cargo test
6. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。