mcp聊天可视化工具
一种MCP（模型上下文协议）服务器，将对话可视化为结构化的分层思维导图。
当你打电话给 visualize_chat 该工具为对话注入了思维导图生成提示。然后LLM生成聊天的结构化JSON思维导图，不需要API键或外部调用。
安装
npm install -g mcp-chat-visualizer或直接与 npx:
npx mcp-chat-visualizer设置
添加到您的MCP客户端配置（Claude Code、Claude Desktop等）：
{
"mcpServers": {
"chat-visualizer": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-chat-visualizer"]
}
}
}克劳德代码
claude mcp add chat-visualizer -- npx mcp-chat-visualizer克劳德桌面
增添 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"chat-visualizer": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-chat-visualizer"]
}
}
}用法
配置后，让您的LLM可视化对话：
“将此对话视为思维导图”
LLM将调用 visualize_chat 工具并生成JSON思维导图，如下所示：
{
"metadata": { "topic": "...", "contentType": "mindmap", "nodeCount": 12 },
"nodes": [
{ "id": "root", "data": { "label": "Main Topic", "type": "root", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } },
{ "id": "cat1", "data": { "label": "Category", "type": "category", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } },
{ "id": "leaf1", "data": { "label": "Detail", "type": "leaf", "summary": "...", "hoverSummary": "..." } }
],
"edges": [
{ "id": "e1", "source": "root", "target": "cat1", "type": "connects" },
{ "id": "e2", "source": "cat1", "target": "leaf1", "type": "connects" }
],
"hierarchy": {
"root": ["cat1"],
"cat1": ["leaf1"]
}
}JSON 模式
| 字段 | 描述 |
|---|---|
metadata | 主题名称、内容类型、节点总数 |
nodes | 节点数组 id, label, type （根/类/叶）， summary, hoverSummary |
edges | 节点之间的连接(source → target) |
hierarchy | 匹配边的父子映射 |
节点类型
- 根 --谈话的中心话题
- 类别 --高级分组（每张地图4-6个）
- 叶子 --具体细节、事实或例子
思维导图有3-4个层次：根→ 分类→ 子类别→ 叶子。
运作原理
- 你要求法学硕士将对话可视化
- LLM称
visualize_chat带有对话文本的工具 - 该工具返回结构化的提示指令
- LLM按照指示生成思维导图JSON
- 您在聊天中获得JSON，准备在UI中使用
没有外部API调用。没有API密钥。服务器是一种轻量级的提示交付机制——LLM负责所有的生成。
许可证
国际学生委员会