Hive Mind MCP服务器
用于代码库的智能文档系统，在您构建时创建实时文档。
Hive Mind是一个MCP（模型上下文协议）服务器，可以自动生成 hivemind.md 和 hivemind.mmd 在每个目录级别，创建一个可导航的文档蜘蛛网，该蜘蛛网：
- 作品 实时的 随着代码的构建
- 能 追溯地 记录现有代码库
- 保留 用户需求 以及架构决策
- 启用 智能导航 通过锚点
- 适用于任何上下文窗口大小（8k到200k令牌）
- 包含 自动上下文 （为您读取文件预览）
- 痕迹 外部依赖项 （例如。，
react,aws-sdk) - 生成 SVG图表 自动地
安装
快速入门（推荐）
您可以直接使用以下命令运行服务器 uvx （无需安装）：
{
"mcpServers": {
"hive-mind": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-hivemind-server"]
}
}
}通过pip安装
pip install mcp-hivemind-server从源代码安装（开发）
# Clone the repository
git clone https://github.com/Jahanzaib-Kaleem/hive-mind-mcp.git
cd hive-mind-mcp
# Create virtual environment
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # macOS/Linux
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt需求
- Python 3.11或更高版本
- 依赖关系：
mcp,tree-sitter,tree-sitter-languages,aiofiles,pyyaml - 可选：
@mermaid-js/mermaid-cli（用于SVG生成）
配置
适用于反重力/克劳德桌面
编辑MCP配置文件：
视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json\ macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
选项1：使用 uvx （最简单）
{
"mcpServers": {
"hive-mind": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-hivemind-server"]
}
}
}选项2：使用pip安装
{
"mcpServers": {
"hive-mind": {
"command": "hive-mind",
"args": []
}
}
}选项3：使用源代码
{
"mcpServers": {
"hive-mind": {
"command": "python",
"args": ["C:/path/to/hive-mind-mcp/server.py"]
}
}
}对于光标
- 打开光标设置
- 导航到 特性→ MCP服务器
- 添加新服务器：
- 名字: hive-mind - 类型: stdio - 命令: uvx - 参数: mcp-hivemind-server
用法
实时文档
编码时，问你的AI助手：
“在构建此代码时记录它”
AI将呼叫 document_current_work 捕捉：
- 代码结构（函数、导入、导出）
- 用户要求和限制
- 警告和陷阱
- 下一步和TODO
- 代码是如何工作的
追溯性文档
对于现有的代码库，请询问：
“用hive思维记录我的整个代码库”
AI将呼叫 build_hive 致：
- 遍历整个目录树
- 解析所有代码文件
- 在每个级别生成文档
- 创建连接图
引导式蜂巢构建（推荐）
对于 AI丰富 您提供上下文的文档：
“在我的代码库上启动引导式蜂巢构建”
它是如何工作的：
- MCP发现所有目录
- 对于每个目录，MCP都会显示其结构（文件、函数）
- 你阅读了实际的代码 并了解它的作用
- 你打电话
continue_hive_build听你解释 - MCP写入
hivemind.md结合结构和上下文 - 重复此操作，直到所有目录都记录在案
新增：自动上下文预览 这 start_hive_build 该工具现在会自动包含目录中每个文件的前100行，因此您不必手动调用 view_file 了解要记录什么。这使过程加快了3倍。
这将创建包含以下内容的文档 来自AI的智能上下文 （你！），而不仅仅是枯燥的解析。
导航
让AI导航你的代码库：
“显示身份验证系统上下文”\ “查找validateSession函数”\ “跟踪数据库模块的使用情况”
工具
核心工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
document_current_work | 构建代码时的实时文档 |
build_hive | 自动记录整个代码库（仅限结构） |
navigate_to | 从锚点加载上下文 |
find_function | 跨代码库搜索函数 |
trace_usage | 查找依赖项和依赖项（支持外部库 include_external: true) |
update_hivemind | 代码更改时更新文档 |
render_hive_svg | 从编辑后手动重新渲染SVG .mmd 文件 |
引导式构建工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
start_hive_build | 开始引导构建，返回第一个目录供您记录 |
continue_hive_build | 提交您的上下文，获取下一个目录 |
get_hive_status | 检查引导构建的进度 |
生成的文件
hivemind.md
每个目录都有一个 hivemind.md 文件包含：
AI上下文部分 （线上）：
- 这是什么-目的和作用
- 用户需求-约束和偏好
- 重要提示-警告和陷阱
- 下一步-TODO和计划工作
- 工作原理-关键模式和逻辑
干式逻辑部分 （线下）：
- 此级别的文件
- 已定义的功能
- 依赖项
- 出口
- 连接
- 导航
- 指标
hivemind.mmd和hivemind.svg
美人鱼图（和生成的SVG）显示：
- 当前目录（紫色中心节点）
- 父目录（灰色）
- 子目录（绿色）
- 上游依赖关系（橙色）
- 下游家属（青色）
锚点
使用锚点导航，格式如下： anchor://path/to/directory
例子：
anchor://project/src/components/auth测试
# Run all tests
python -m pytest tests/ -v
# Run specific test file
python -m pytest tests/test_parser.py -v
# Run with coverage
python -m pytest tests/ --cov=. --cov-report=html项目结构
hive-mind-mcp/
├── server.py # Main MCP server entry point
├── parser.py # Code structure extraction (tree-sitter)
├── generator.py # Markdown/Mermaid generation
├── enrichment.py # AI context integration
├── navigator.py # Anchor point navigation
├── config.py # Configuration constants
├── utils.py # Helper functions
├── requirements.txt # Python dependencies
├── README.md # This file
├── .gitignore
└── tests/
├── test_parser.py
├── test_generator.py
└── test_integration.py支持的语言
- TypeScript(
.ts,.tsx) - JavaScript(
.js,.jsx,.mjs,.cjs) - python
.py)
可选AI增强
集 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量，以启用自动AI生成的上下文：
export ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here然后使用 build_hive 和 enrich_with_ai: true.
许可证
麻省理工学院