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Code Trajectory MCP

MCP Server

Code Trajectory MCP是一款为大型语言模型(LLM)提供持久化代码历史记忆的服务,通过跟踪代码演变实现跨AI会话的上下文保持。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI编程辅助Python开发工具

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

RataToaster

提供方

RataToaster

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

代码轨迹MCP服务器

![MCP Compatible](https://modelcontextprotocol.io) ](https://www.python.org/) ![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT)

![uv](https://github.com/astral-sh/uv) ![Code Style: Ruff](https://github.com/astral-sh/ruff)

![Maintenance](https://github.com/SynTaek/code-trajectory-mcp/graphs/commit-activity) ](https://github.com/SynTaek/code-trajectory-mcp)

![README](README.md) ![README_KR](README_ko.md)

在AI会话中保持你的编码势头。 *将“基于状态”的编码转变为“基于流”的开发。*

代码轨迹MCP 是一个模型上下文协议(MCP)服务器,它为大型语言模型(LLM)提供了编码历史的持久内存。它追踪 *进化* 在影子存储库中存储代码,允许您切换AI聊天会话,而不会丢失您的势头、架构意图或最近决策的上下文。

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🚀 为什么是代码轨迹?

问题:“新会话失忆症”

每个使用LLM的开发人员都知道这场斗争:

  1. 上下文溢出: 你正处于深度编码流程中,但聊天时间太长了。LLM速度减慢或达到令牌限制。
  2. 强制重置: 你必须开始一个 新聊天.
  3. 上下文丢失: 新的人工智能会话对你最后2个小时的工作一无所知。你浪费时间重新解释: *“我正在重构登录…还记得我们决定使用JWT吗?”*

解决方案:持续的动力

代码轨迹 充当人工智能的外部“海马体”(长期记忆)。

  • 之前: AI只看到代码的原样 *现在*.
  • 使用代码轨迹: AI看到 *如何* 代码的演变和 *哪里* 你中断了。

> *“我看到你正在迁移 auth.py 在上一届会议上,OAuth2。我会在你停下来的地方继续。”*

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✨ 主要特点

1.♾️ 会话连续性

这是核心超级大国。当您开始新的聊天时,AI可以查询此MCP以检索您的聊天摘要 最近的轨迹。它弥合了不连贯的聊天会话之间的差距,确保您的架构决策在“新聊天”按钮后仍然有效。

2.⚡ 自动阴影快照

后台文件监视器会自动在 隐藏影子git存储库 (.trajectory)每当您保存文件时。

  • 零污染: 你的主要项目 git 历史是干净的。
  • 全粒度: 每次保存都会被记录下来,允许AI分析您的试错过程。

3.🌊 “流动”意识

当前的LLM就像GPS一样工作,它知道你的位置,但不知道你的速度。此工具提供 向量:

  • get_file_trajectory:将文件历史记录转换为叙述性故事(过去->现在)。
  • get_global_trajectory:分析一个文件中最近的更改如何影响其他文件的“涟漪效应”。

4.🎯 意图和噪声过滤

  • 意图记录: 您可以明确地告诉系统: *“我正在重构Auth系统。”* 在更改之前,此意图将标记到所有后续快照。
  • 智能整合:consolidate 当任务完成时,该功能将嘈杂的“试错”快照压缩为干净、有意义的历史点。

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🛠️ 技术栈

  • 运行时间: Python 3.14+
  • 包管理器: 紫外线 (快速Python包安装程序)
  • 核心库: mcp, gitpython, watchdog

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📦 安装和设置

1.先决条件

确保你有 uv 安装:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2.项目设置

确保目标项目是一个git存储库(MCP使用它来root自己,尽管它将数据存储在 .trajectory).

cd /path/to/your/project
git init

3.配置您的AI客户端

  • 克劳德桌面: claude_desktop_config.json
  • 光标/IDE: settings.json (或“MCP服务器”配置)
"mcpServers": {
    "code-trajectory": {
        "command": "uvx",
        "args": [
            "--from",
            "git+https://github.com/SynTaek/code-trajectory-mcp.git",
            "code-trajectory-mcp"
        ]
    }
}

4.设置AI说明(推荐)

为了确保AI自主有效地使用Code Trajectory,您必须为其提供操作指南。

  1. 复制的完整内容 AGENT_GUIDE.md 从这个存储库。
  2. 将其粘贴到AI的自定义指令或系统提示中:

- 光标: 创建或附加到 .cursorrules 项目根目录中的文件。 - 克劳德项目: 添加到“项目说明”。 - 一般法学硕士: 添加到“系统提示”或“自定义说明”中。

提示: 本指南指导人工智能何时查询轨迹以及如何整合历史,确保其作为主动的编码合作伙伴。

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🤖 代理工作流程指南

充分利用 代码轨迹,遵循此工作流程。它确保您的AI上下文在会话中保持不变。

步骤1:初始化(新会话)

当你开始一个 新聊天,始终以以下内容开头:

  1. 配置: 呼叫 configure_project(path="/path/to/project").
  2. 还原上下文: 呼叫 get_session_summary()get_global_trajectory().

- *结果:* AI下载您上一次会话的“记忆”(例如。, *“上次编辑是在5分钟前 User.ts,目的是“修复API错误”*).

第二步:工作循环

  1. 设定意图: set_trajectory_intent("Implementing Dark Mode")

- *为什么?* 这会标记每个保存有此目标的文件,使历史具有语义。

  1. 工作: 您或AI编辑文件。服务器自动快照 [AUTO-TRJ] 在背景中。

步骤3:整合(任务完成)

  1. 巩固: consolidate("Completed Dark Mode implementation")

- *为什么?* 这将把混乱的中间保存清理到一个清晰的历史节点中,为 *下一个* 会议。

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📊 可视化你的动力

自从 .trajectory 是一个标准的Git存储库,您可以使用标准工具可视化您的“思维过程”。

  • VSCode: 打开 .trajectory 在新窗口中创建文件夹并使用 Git图形.
  • 终端:
  # View the narrative log
  git --git-dir=.trajectory/.git log --graph --oneline --all

📄 许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

AI编程辅助Python开发工具本地部署代码历史跟踪会话连续性开发流程优化Git集成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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