Copus MCP

Copus MCP服务器

MCP（模型上下文协议）服务器，允许人工智能助手从以下位置搜索和检索人工策划的内容推荐 科普斯.

什么是科普斯？

科普斯 是一个由人类策划的内容发现平台——“互联网藏宝图”。与SEO驱动的搜索结果不同，Copus展示了来自真实用户的推荐，这些用户会解释 *为什么* 内容是有价值的。

每个策展包括：

• 策展人个人笔记 --他们为什么推荐这个
• 馆长证书 --为什么他们有资格推荐这个
• 原始源URL --推荐的实际内容
• 人工智能增强元数据 --关键要点、目标受众、问题解决
• 参与度指标 --查看、保存、社区评论

此MCP服务器支持什么

该服务器允许AI助手访问Copus精心策划的内容数据库。你的人工智能可以找到：

• 经过领域专家审查的工具和资源
• 该领域从业者推荐的文章
• 隐藏的宝石，真实的人发现有足够的价值分享

兼容的AI平台

此MCP服务器可与支持模型上下文协议的任何AI平台配合使用：

• 克劳德桌面 （人类学）
• 克劳德代码 （人类学）
• 光标 （AI代码编辑器）
• 克莱恩 （VS代码扩展）
• 继续 （VS代码/JetBrains扩展）
• 泽德 （代码编辑器）
• 任何其他兼容MCP的AI平台

安装

快速入门（npx）

无需安装--直接使用npx运行：

npx copus-mcp-server

全球安装

npm install -g copus-mcp-server

然后运行：

copus-mcp-server

本地安装

npm install copus-mcp-server

配置

克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "copus": {
      "command": "npx",
      "args": ["copus-mcp-server"]
    }
  }
}

或者，如果全局安装：

{
  "mcpServers": {
    "copus": {
      "command": "copus-mcp-server"
    }
  }
}

克劳德代码

添加到您的Claude Code MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "copus": {
      "command": "npx",
      "args": ["copus-mcp-server"]
    }
  }
}

光标

添加到光标MCP配置(.cursor/mcp.json 在项目或全局设置中）：

{
  "mcpServers": {
    "copus": {
      "command": "npx",
      "args": ["copus-mcp-server"]
    }
  }
}

Cline（VS代码扩展）

在VS Code中添加到Cline的MCP设置中：

1. 打开VS代码设置
2. 搜索“临床MCP”
3. 添加服务器配置：

{
  "copus": {
    "command": "npx",
    "args": ["copus-mcp-server"]
  }
}

继续（VS代码/JetBrains）

添加到“继续”配置(~/.continue/config.json):

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "copus",
      "command": "npx",
      "args": ["copus-mcp-server"]
    }
  ]
}

可用工具

search_curations

在Copus上搜索人工策划的内容推荐。

参数：

• query （字符串，必填）：搜索关键字
• limit （数字，可选）：最大结果（默认值：10，最大值：50）

退货： 一系列策划活动，包括：

• 标题和说明
• 策展人姓名和简介
• 原始源URL
• 类别和关键字
• 参与度指标（查看、保存）

get_curation

获取特定策展的详细信息。

参数：

• id （字符串，必填）：策展ID（来自搜索结果的UUID）

退货： 完整的策划细节包括：

• 策展人个人推荐信
• 馆长证书
• 关键要点
• 目标受众
• 这个内容解决了什么问题
• 全面参与度指标

示例用例

配置后，您可以向AI助手询问以下问题：

学习资源

“我想学习Python，我应该查看哪些资源？” “给我找一些推荐的机器学习教程” “学习web开发的最佳资源是什么？”

工具和软件

“设计师建议使用哪些工具来制作线框图？” “给我找一些人们实际使用和推荐的人工智能工具” “什么是好的免费视频编辑软件？”

阅读与内容

“有什么好的创意写作读物吗？” “查找人们认为有价值的关于生产力的文章” “有哪些关于科技的推荐通讯？”

特定主题

“查找水印去除工具” “人们推荐什么Linux工具？” “向我展示个人成长内容推荐”

示例响应

当你搜索“python教程”时，你可能会得到：

{
  "query": "python tutorials",
  "totalResults": 5,
  "results": [
    {
      "id": "abc123...",
      "title": "Real Python - Python Tutorials",
      "description": "Comprehensive Python tutorials covering basics to advanced topics...",
      "originalSource": "https://realpython.com",
      "category": "Technology",
      "curator": "experienced_dev",
      "engagement": {
        "views": 150,
        "saves": 23
      }
    }
  ]
}

为什么在常规搜索中使用Copus？

发展

从源头构建

git clone https://github.com/copus-io/copus-mcp-server.git
cd copus-mcp-server
npm install
npm run build

在发展中奔跑

npm run dev

测试

# Run the server
npm start

# In another terminal, test with MCP inspector or your AI platform

api参考

此MCP服务器包装Copus公共API：

• 搜索API： https://copus.network/api/search?q={query}
• 策展细节： https://copus.network/work/{id}?format=json
• OpenAPI规范： https://copus.network/.well-known/openapi.yaml
• AI插件清单： https://copus.network/.well-known/ai-plugin.json

链接

• 科普斯网站： https://copus.network
• 浏览主题： https://copus.network/topics
• 所有文章： https://copus.network/articles.txt
• MCP协议： https://modelcontextprotocol.io
• MCP TypeScript SDK： https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 分叉存储库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

支持

• 问题： https://github.com/copus-io/copus-mcp-server/issues
• 科普斯： https://copus.network

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