上下文处理器
⚠️ 免责声明：此MCP服务器完全由AI（Claude/Gemini）编写和维护，并由人工监督。它是一个 个人测试项目 旨在探索人工智能辅助开发。请自行决定使用。
一种智能模型上下文协议（MCP）服务器，用于通过预处理策略保存、管理和增强上下文。此服务器通过应用澄清、分析和搜索优化等智能转换，帮助您高效地组织信息。
特性
- 智能上下文存储：使用元数据和标签保存和组织上下文
- 预处理策略：提高上下文质量的多种可配置策略：
- 阐明：通过检测和修复歧义语言来提高内容清晰度 - 分析：全面的内容分析（字数、复杂性、结构） - 搜索：提取关键字并增强可搜索性 - 获取：检测和管理URL和外部数据引用 - 自定义：支持自定义处理策略
- 上下文模型：结合多种策略的预配置模型：
- clarify：专注于提高清晰度 - search_optimized：优化可搜索性 - analysis：详细的内容分析 - comprehensive：所有策略均已启用 - web_enhanced：用于处理URL的web内容
- 上下文管理工具:
- 使用自动或基于模型的处理保存上下文 - 加载上下文并发现相关内容 - 按标签筛选列出上下文 - 删除上下文 - 查询可用型号
安装
npm install context-processor建筑
npm run build跑步
npm start或者在开发模式下：
npm run dev配置
型号配置
创建一个 context-models.json 在项目根目录中创建文件以定义自定义模型：
{
"models": [
{
"name": "my_model",
"description": "My custom context model",
"strategies": [
{
"name": "clarify",
"type": "clarify",
"enabled": true,
"config": {}
},
{
"name": "search",
"type": "search",
"enabled": true,
"config": {
"maxKeywords": 10
}
}
]
}
]
}可用工具
保存上下文
通过可选的预处理将内容另存为上下文。
参数：
title（字符串，必填）：上下文的标题content（字符串，必填）：要保存的内容tags（string\[\]，可选）：用于组织上下文的标签metadata（对象，可选）：其他元数据modelName（字符串，可选）：用于预处理的上下文模型
例子：
{
"title": "API Documentation",
"content": "This is an API with multiple endpoints...",
"tags": ["api", "documentation"],
"metadata": { "version": "1.0" },
"modelName": "comprehensive"
}load_context
加载以前保存的上下文并发现相关上下文。
参数：
contextId（string，必填）：要加载的上下文的ID
答复：
{
"context": { /* ContextItem */ },
"relatedContexts": [ /* ContextItem[] */ ]
}list_contexts
使用可选筛选列出所有已保存的上下文。
参数：
tags（string\[\]，可选）：按标签筛选limit（number，可选）：最大上下文数offset（number，可选）：要跳过的上下文数
list_models
列出所有可用的上下文模型。
答复：
{
"models": [
{
"name": "clarify",
"description": "Model focused on clarifying content",
"strategyCount": 1
}
],
"total": 5
}获取模式信息
获取特定型号的详细信息。
参数：
modelName（string，必填）：模型名称
delete_context
按ID删除上下文。
参数：
contextId（string，必填）：要删除的上下文的ID
处理策略
明确战略
分析以下内容：
- 歧义代词（it、this、that）
- 被动语音使用
- 模糊的语言（基本上，有点，有点）
提供清晰度评分和改进建议。
搜索策略
- 提取10个最常见的有意义的关键字
- 过滤掉常见的停用词
- 建议对内容进行搜索查询
分析战略
提供指标：
- 字数和平均字长
- 句子和段落计数
- 内容复杂性评估（低/中/高）
获取策略
- 检测内容中的URL
- 最多可识别5个外部引用
- 关于数据源的元数据
存储
上下文以JSON文件的形式存储在 ./contexts 目录。每个上下文文件都使用其UUID命名：
contexts/
├── a1b2c3d4-e5f6-7g8h-9i0j-1k2l3m4n5o6p.json
├── b2c3d4e5-f6g7-h8i9-j0k1-l2m3n4o5p6q.json
└── ...示例用法
通过全面处理保存上下文：
{
"title": "User Authentication Design",
"content": "The authentication system basically allows users to log in with their credentials. This approach is generally more secure than storing passwords in plain text. That said, the system needs better error handling.",
"tags": ["security", "authentication"],
"modelName": "comprehensive"
}这将：
- 澄清模糊的语言
- 分析内容结构
- 提取关键主题（身份验证、安全、密码等）
- 将所有结果保存到上下文存储
加载和发现相关上下文：
{
"contextId": "a1b2c3d4-e5f6-7g8h-9i0j-1k2l3m4n5o6p"
}返回保存的上下文以及最多5个共享标签的相关上下文。
建筑
ContextMCPServer
├── ContextStorage: File-based persistence
├── ContextPreprocessor: Strategy execution engine
└── MCP Protocol Handler: Tool definitions and execution数据流
User Request
↓
MCP Server (Tool Handler)
↓
ContextPreprocessor (if model specified)
├─→ Strategy 1 (Clarify)
├─→ Strategy 2 (Analyze)
└─→ Strategy 3 (Search)
↓
ContextStorage (Save/Load)
↓
Response发展
类型定义
所有类型都在中定义 src/types.ts:
ContextItem：核心上下文数据结构PreProcessingStrategy：战略配置ContextModel：模型定义- 每个工具的请求/响应类型
添加自定义策略
- 在中定义策略类型
types.ts - 在中添加处理程序方法
ContextPreprocessor - 将策略添加到模型中
context-models.json
例子：
private customStrategy(
content: string,
config?: Record
): PreProcessingResult {
// Your custom logic here
return {
strategy: "custom",
processed: true,
result: transformedContent,
};
}文件结构
.
├── src/
│ ├── index.ts # Main MCP server
│ ├── types.ts # Type definitions
│ ├── storage.ts # Context persistence
│ └── preprocessor.ts # Processing strategies
├── contexts/ # Stored contexts (auto-created)
├── dist/ # Compiled output
├── context-models.json # Model configurations
├── package.json # Dependencies
└── tsconfig.json # TypeScript config测试
运行内置测试：
npm test未来的增强功能
- 数据库后端支持（MongoDB、PostgreSQL）
- 语义搜索的向量嵌入
- 基于机器学习的分类
- 多用户上下文共享
- 上下文的版本控制
- 与外部API集成
- 实时协作功能
许可证
麻省理工学院