Lenny Wisdom MCP

Lenny Wisdom MCP

MCP（模型上下文协议）服务器，允许克劳德访问300多集 Lenny的播客 --面向产品经理的领先播客。向它索取框架、真实的公司示例、决策指导和词汇指导，所有这些都以客人实际说的话为基础。

基于Cloudflare Workers与D1和Vectorize构建。传输：可流式传输HTTP。新剧集会自动从Dropbox同步。自助令牌注册——无需批准。

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它做什么

服务器公开了两类9个工具：

检索 --直接搜索索引转录语料库 推理 --检索相关智慧并将其综合为结构化指导

search_wisdom("how do great PMs prioritize ruthlessly?")
coach_me("we're deciding whether to gate AI features behind enterprise licensing")
challenge_decision("we should kill the free tier to focus on enterprise")
teach_framework("Jobs to be Done")
sharpen_language("we need to move fast" audience="executive")

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快速入门

无需批准。注册一个令牌并在一分钟内连接。

1.获得代币

curl -X POST https://lenny-wisdom-mcp.vsman-dev.workers.dev/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"label": "my project"}'

答复：

{
  "token": "lw_abc123...",
  "tier": "free",
  "daily_vector_limit": 20,
  "setup_command": "claude mcp add lenny-wisdom --transport http --url https://lenny-wisdom-mcp.vsman-dev.workers.dev/mcp --header \"Authorization: Bearer lw_abc123...\""
}

2.从克劳德代码连接

复制粘贴 setup_command 从回复中：

claude mcp add lenny-wisdom --transport http \
  --url https://lenny-wisdom-mcp.vsman-dev.workers.dev/mcp \
  --header "Authorization: Bearer lw_abc123..."

重新启动克劳德代码。你完了，试试看 search_wisdom, coach_me，或9种工具中的任何一种。

替代方案：手动配置

添加 ~/.claude/mcp_servers.json （全球）或 .mcp.json （项目范围）：

{
  "lenny-wisdom": {
    "type": "http",
    "url": "https://lenny-wisdom-mcp.vsman-dev.workers.dev/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer lw_abc123..."
    }
  }
}

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访问层

什么是利率限制

只有5个调用Voyage AI进行矢量搜索的工具是限速的： search_wisdom, coach_me, challenge_decision, teach_framework, sharpen_language

4个仅D1的工具对所有层都是无限的： find_frameworks, find_examples, get_episode_context, list_guests

自带钥匙（BYOK）

如果你有 Voyage AI API密钥，使用该密钥注册以获得无限访问权限。您的密钥仅用于您自己的查询。

curl -X POST https://lenny-wisdom-mcp.vsman-dev.workers.dev/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"label": "my project", "voyage_api_key": "pa-..."}'

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建筑

                          ┌──────────────────────────────────────┐
                          │        Claude Code / MCP Client       │
                          └────────────────┬─────────────────────┘
                                           │ HTTPS + Bearer token
                                           │ streamable-http transport
                          ┌────────────────▼─────────────────────┐
                          │     Cloudflare Worker (TypeScript)    │
                          │                                       │
                          │  POST /register → token (no auth)     │
                          │  POST /mcp     → authenticate()       │
                          │       │          ↓                     │
                          │       │  admin token? → fast path      │
                          │       │  lw_ token?   → D1 lookup      │
                          │       │          ↓                     │
                          │       │  rate limit check (free tier)  │
                          │       │  BYOK key swap  (byok tier)   │
                          │       ↓                                │
                          │  ┌─────────────────────────────────┐  │
                          │  │   LennyWisdomMCP (McpAgent DO)  │  │
                          │  │   9 tools registered via MCP SDK│  │
                          │  └────────────┬────────────────────┘  │
                          └──────────────┬┴───────────────────────┘
                                         │
                    ┌────────────────────┼──────────────────────┐
                    │                    │                       │
          ┌─────────▼──────┐  ┌──────────▼───────┐  ┌──────────▼──────┐
          │  Cloudflare D1  │  │  CF Vectorize     │  │   Voyage AI     │
          │  (11 tables)    │  │  1024-dim cosine  │  │  voyage-3       │
          │  structured data│  │  segment vectors  │  │  query embeds   │
          └────────────────┘  └──────────────────┘  └─────────────────┘

Indexing pipeline (runs once per episode, cached to disk):

  Transcript .md or .txt files
       │
       ▼
  Parse metadata (YAML frontmatter or guest name from filename)
       │
       ▼
  Haiku — segment into topic-coherent blocks (300–2000 tokens, 75-token overlap)
       │
       ▼
  Haiku — extract guest profile from intro (role, companies, expertise)
       │
       ▼
  Sonnet — extract per segment: frameworks, heuristics, examples,
           communication_patterns, tags (55-tag PM taxonomy), key_quote
       │
       ▼
  Voyage AI — 1024-dim embedding per segment
       │
       ▼
  Save .extraction.json cache to disk (crash-safe — survives upload failures)
       │
       ▼
  Upload → D1 (structured rows) + Vectorize (vectors)

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D1架构

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工具参考

检索工具

search_wisdom

跨所有播客智慧的语义搜索。使用Voyage AI嵌入查询，查询Vectorize，可选按PM分类标签过滤，丰富D1的结果。

find_frameworks

按名称或主题搜索命名框架和心智模型。

find_examples

寻找真实的公司案例研究。至少一个 company 或 topic 应该提供。

get_episode_context

检索特定剧集的所有提取数据。至少需要一个标识符。

list_guests

使用剧集计数浏览访客，可选择按PM主题过滤。

推理工具

这些工具从语料库中检索相关智慧，并合成结构化的响应。

coach_me

使用播客中的相关框架浏览产品决策。

challenge_decision

红队使用播客嘉宾的反驳意见做出了决定。

teach_framework

使用播客作为源代码深入学习PM框架。

sharpen_language

产品沟通的词汇和受众意识重构。

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设置

两个独立的组成部分： 工人 （服务于MCP端点）和 索引器 （填充数据库）。

先决条件

• 18+
• 牧马人CLI (wrangler login)
• 紫外线 用于Python依赖管理
• 具有Workers、D1和Vectorize访问权限的Cloudflare帐户
• 的API密钥 Anthropic → 安thropic（音译）或 人类中心（意译） 和 Voyage AI

1.克隆仓库

git clone https://github.com/svmanohar/lenny-wisdom-mcp.git
cd lenny-wisdom-mcp

2.工人设置

cd worker
npm install

创建Cloudflare资源

# Create D1 database
wrangler d1 create lenny-wisdom-db

# Create Vectorize index
wrangler vectorize create lenny-wisdom-vectors --dimensions=1024 --metric=cosine

更新 wrangler.toml 随着 database_id 从D1创建输出。

运行迁移

npm run db:migrate

设置秘密

wrangler secret put MCP_AUTH_TOKEN     # Bearer token for MCP clients
wrangler secret put VOYAGE_API_KEY     # Voyage AI key for query-time embeddings

部署

npm run deploy

验证： curl https://lenny-wisdom-mcp..workers.dev/health

3.索引器设置

cd indexer
uv sync

Python 3.14不受支持。 这 voyageai 和 anthropic 包裹在3.14破裂。总是使用 uv run --它自动选择3.13。

环境变量

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export VOYAGE_API_KEY="pa-..."
export CF_ACCOUNT_ID=""
export CF_DB_ID=""
export CF_API_TOKEN=""

重要提示： CF API令牌必须在 dash.cloudflare.com/profile/api-tokes。OAuth令牌来自 wrangler login 无法通过REST API写入D1。使用“编辑Cloudflare Workers”模板并添加D1编辑+矢量化编辑权限。

运行管道

# Dry run (no upload, saves cache files)
uv run python -m indexer.run --transcripts /path/to/episodes --limit 5 --dry-run

# Live run on 5 episodes
uv run python -m indexer.run --transcripts /path/to/episodes --limit 5

# Full corpus (~10-15 min with default concurrency)
uv run python -m indexer.run --transcripts /path/to/episodes

# Upload from cache only — zero API cost (reuses saved extractions + embeddings)
uv run python -m indexer.run --transcripts /path/to/episodes --upload-only

# Force re-process even if cache exists
uv run python -m indexer.run --transcripts /path/to/episodes --force

缓存

每个成功处理的剧集都会保存到 .extraction.json 记录旁边的文件。在随后的运行中，从磁盘加载具有有效缓存文件的剧集，跳过所有AI API调用。这意味着：

• 崩溃恢复 --如果上传在运行过程中失败，请重新运行，只重复上传
• 增量运行 --处理新剧集，跳过缓存的剧集
• --upload-only -重新部署从缓存到API成本为0美元的所有内容
• 迁移便携 --JSON文件包含所有结构化数据+嵌入，独立于D1/Vectorize

管道接受两者 .md 文件（带YAML frontmatter）和 .txt 文件（原始转录文本，从文件名推断出的访客名称）。

并发调优

管道同时处理事件。通过CLI标志或环境变量进行调整：

如果您达到API费率限制，请降低 --episode-concurrency 第一。

4.配置克劳德代码

请参阅 快速入门 section--通过注册令牌 POST /register 并运行 setup_command 从回应中。无需手动配置。

5.自动同步新剧集（可选）

新剧集将发布到共享的Dropbox文件夹中。同步脚本轮询新的 .txt 文件、下载它们并运行索引管道——所有缓存的剧集都会自动跳过。

一次性Dropbox身份验证

cd indexer
DROPBOX_APP_KEY=xxx DROPBOX_APP_SECRET=xxx uv run python dropbox_auth.py

这将打开您的浏览器以授权Dropbox应用程序。将代码粘贴回终端。刷新令牌保存到 ~/.lenny-wisdom/dropbox_token.json --访问令牌从此处自动刷新（刷新令牌永不过期）。

手动同步

# Check what's new (no downloads, no cost)
uv run python sync_dropbox.py --dry-run

# Sync and index new episodes (~$0.25 per new episode)
ANTHROPIC_API_KEY=xxx VOYAGE_API_KEY=xxx CF_ACCOUNT_ID=xxx CF_DB_ID=xxx CF_API_TOKEN=xxx \
  uv run python sync_dropbox.py

通过cron自动同步

复制 sync-cron.sh.example 并填写您的API密钥：

cp sync-cron.sh.example sync-cron.sh
# Edit sync-cron.sh with your keys — this file is gitignored

然后添加到crontab：

crontab -e
# Runs every Monday at 8am. Logs to ~/.lenny-wisdom/sync.log
0 8 * * 1  /path/to/lenny-wisdom-mcp/indexer/sync-cron.sh

cron脚本处理PATH设置、日志轮换和自动刷新Dropbox令牌。只有当有新的剧集需要处理时，才需要花钱。

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本地开发

cd worker
npm run dev    # Starts wrangler dev server
npm test       # 31 vitest tests

cd ../indexer
uv run pytest  # 49 pytest tests (all API clients mocked)

注： wrangler dev --local 无法模拟Vectorize或Workers AI。矢量搜索路径在本地无法工作。D1被模拟并运行良好。

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已知陷阱

• Python 3.14打破了voyageai/anthropic --始终使用 uv run
• CF OAuth令牌！=API令牌 — wrangler login 令牌不能进行D1 REST写入；创建单独的API令牌
• Auth返回403，而不是401 --401触发MCP SDK OAuth流；承载令牌身份验证使用403
• nodejs_compat 必需的 --the agents 包中需要此兼容性标志 wrangler.toml
• ExtractedExample.company 可为空 --Sonnet偶尔会为company字段返回null
• Dropbox访问令牌将在4小时后过期 --同步脚本通过存储的刷新令牌自动刷新；重演 dropbox_auth.py 仅当应用程序被撤销时
• API令牌显示一次 — POST /register 返回原始令牌；D1中仅存储SHA-256哈希。如果你丢了，注册一个新的
• challenge_decision 成本2个费率限制单位 --它每次调用运行2次并行向量搜索（反参数+上下文）

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项目结构

lenny-wisdom-mcp/
├── worker/                         # Cloudflare Worker
│   ├── src/
│   │   ├── index.ts                # MCP handler + fetch handler + auth middleware
│   │   ├── db/
│   │   │   ├── queries.ts          # D1 queries
│   │   │   └── schema.sql          # 11-table schema
│   │   ├── lib/
│   │   │   ├── types.ts            # TypeScript interfaces
│   │   │   ├── auth.ts             # Token auth (SHA-256 hash, D1 lookup)
│   │   │   ├── rate-limit.ts       # Daily vector search counter
│   │   │   ├── register.ts         # POST /register handler
│   │   │   ├── guarded-vector-query.ts  # Rate-limited vector search wrapper
│   │   │   ├── format.ts           # Markdown formatters
│   │   │   └── vector-search.ts    # Voyage query embedding + Vectorize search
│   │   └── tools/                  # One file per MCP tool
│   ├── migrations/
│   │   └── 0001_add_auth_tables.sql
│   ├── wrangler.toml
│   └── package.json
├── indexer/                        # Python indexing pipeline
│   ├── indexer/
│   │   ├── run.py                  # CLI entrypoint (click) with caching
│   │   ├── parse.py                # Transcript parser (.md + .txt)
│   │   ├── segment.py              # Haiku segmentation
│   │   ├── extract.py              # Sonnet extraction
│   │   ├── embed.py                # Voyage AI embeddings
│   │   ├── upload.py               # D1 + Vectorize upload (retry + concurrency)
│   │   ├── guest.py                # Guest profile extraction
│   │   ├── models.py               # Pydantic models
│   │   └── taxonomy.py             # 55 PM taxonomy tags
│   ├── sync_dropbox.py             # Dropbox sync + pipeline trigger
│   ├── dropbox_auth.py             # One-time OAuth setup
│   ├── sync-cron.sh.example        # Cron wrapper template (copy + add keys)
│   └── pyproject.toml
└── HANDOVER.md