pal MCP

PAL-个人AI层

用于自定义命令和提示管理的MCP（模型上下文协议）服务器。PAL使像Claude这样的LLM能够通过简单的 $$command 语法。

特性

• 自定义命令：使用定义和执行自定义提示 $$command 语法
• 指挥管道：使用链命令 | 操作员($$cmd1 | cmd2)
• 及时管理：创建、查看和管理自定义提示
• 变量替换：使用 $MSG, $REPLY, $REPLY1..$REPLYN, $REPLIES，以及基于标题的变量
• 标记：标记和检索对话会话中的内容（需要Meilisearch）
• 备注：带有AI标签的全文可搜索笔记（需要Meilisearch）
• OAuth 2.0：使用PKCE进行外部连接的安全身份验证
• 可扩展：通过文件系统或内置默认值添加自定义提示

安装

来源

# Clone the repository
git clone https://github.com/atykhonov/pal-mcp.git
cd pal-mcp

# Install in development mode
pip install -e ".[dev]"

使用Docker

docker compose up --build -d

快速开始

运行服务器

# Using the CLI entry point
pal

# Or as a Python module
python -m pal

# Or directly
python src/pal/server.py

服务器启动于 http://localhost:8090 默认情况下。

配置

PAL使用环境变量进行配置。您还可以使用 .env 项目根目录中的文件。

核心设置

OAuth设置

备注设置

用法

内置命令

注释命令

需要 PAL_NOTES_ENABLED=true 以及一个正在运行的Meilisearch实例。

创建自定义提示

# Create a translation prompt
$$prompt tr Translate the following text to Ukrainian:\n\n{input}

# Use the prompt
$$tr Hello, world!

指挥管道

# Chain commands together
$$echo Hello | tr

变量替换

LLM在调用命令之前会自动替换这些变量：

• $MSG -用户之前的消息
• $REPLY -LLM之前的回应
• $REPLY1, $REPLY2, ...-较早的回复（1回、2回等）
• $REPLIES -LLM之前的所有响应（连接）
• $HEADING_NAME -内容如下 ## Heading Name 在之前的回复中

标记内容

标记和检索对话会话中的内容：

标签的作用域是使用LLM生成的SESSION_UID的对话。LLM在首次使用时生成此UUID $$tag 或 $$session 并在整个谈话过程中记住它。

项目结构

pal-mcp/
├── src/pal/                    # Main package
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py             # Entry point
│   ├── config.py               # Configuration (pydantic-settings)
│   ├── server.py               # MCP server with OAuth 2.0
│   ├── auth.py                 # OAuth 2.1 manager
│   ├── prompts/                # Prompt management
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── defaults.py         # Default prompts
│   │   └── loader.py           # Prompt loading
│   └── tools/                  # MCP tools
│       ├── __init__.py
│       ├── handlers.py         # Command handlers
│       ├── parser.py           # Command parsing
│       ├── registry.py         # Tool registration
│       └── curl.py             # Curl tool for HTTP requests
├── tests/                      # Test suite
├── pyproject.toml              # Project configuration
├── Dockerfile
└── docker-compose.yml          # Includes Meilisearch & Ollama

发展

设置

# Install with development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Set up pre-commit hooks
pre-commit install

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=src/pal --cov-report=html

代码质量

# Format code
black src tests

# Lint
ruff check src tests

# Type checking
mypy src

添加自定义提示

通过文件系统

创建 .md 文件在 ~/.pal-mcp-prompts/:

# Flat command: ~/.pal-mcp-prompts/mycommand.md
echo "Your prompt here" > ~/.pal-mcp-prompts/mycommand.md

# Nested command: ~/.pal-mcp-prompts/namespace/subcommand.md
mkdir -p ~/.pal-mcp-prompts/git
echo "Git commit prompt" > ~/.pal-mcp-prompts/git/commit.md

# Custom user prompts: ~/.pal-mcp-prompts/custom/
mkdir -p ~/.pal-mcp-prompts/custom
echo "Translate to Spanish:" > ~/.pal-mcp-prompts/custom/es.md

API终点

MCP工具

PAL公开了两个MCP工具：

run_pal_command

使用可选管道执行PAL命令。

{
  "command": "git commit | review"
}

list_pal_commands

列出所有可用命令。

许可证

麻省理工学院