Re Stack MCP

🚀 重新堆叠MCP服务器——桥接堆栈溢出和LLM

引言

重新堆叠MCP服务器 是一种模型通信协议（MCP）服务器，旨在集成 堆栈溢出 进入 基于LLM的编码工作流程 （Cursor、Windsurf、GPT、Claude等）使用 堆栈交换API它确保开发人员能够实时访问最新的解决方案，同时恢复Stack Overflow的关键功能 反馈循环.

为什么这很重要？

🔥 问题

1. LLMs有知识切断 –他们无法实时访问 新堆栈溢出内容，导致过时的建议。
2. 堆栈溢出反馈循环已断开 –在LLM之前，开发人员会在Stack Overflow上提问并提供答案，帮助建立一个全球知识库。现在，许多问题都得到了解决 私下与AI, 从未被记录在案.

🚀 解决方案：重新堆叠MCP服务器

重新堆叠MCP服务器 通过以下方式修复此问题： ✅ 提供实时堆栈溢出访问 在基于LLM的编码环境中\ ✅ 提示用户发布问题 遇到未记录的问题时\ ✅ 鼓励开发人员贡献他们的解决方案 解决问题后\ ✅ 获取最新答案 从堆栈溢出到 动态优化LLM响应

安装与使用

先决条件

• Node.js 18+（需要ES2022支持）
• 堆栈交换API密钥（必需）
• 堆栈应用程序注册（需要写入权限）

设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/jagreetdg/re-stack-mcp.git
cd re-stack-mcp

# Install dependencies
npm install

# Configure environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env with your Stack Exchange API credentials

# Build the project
npm run build

# Start the server
npm start

环境变量

STACKEXCHANGE_CLIENT_ID=your_client_id
STACKEXCHANGE_API_KEY=your_api_key
STACKEXCHANGE_SCOPE=write_access,private_info
STACKEXCHANGE_REDIRECT_URI=https://stackexchange.com/oauth/login_success

功能和工具

服务器提供了几个MCP工具用于与Stack Overflow交互：

读取操作

• 问题：搜索、获取和过滤问题
• 答案：获取特定问题的答案
• 评论：获取帖子评论
• 标签：浏览和搜索标签
• 用户：获取用户信息

写入操作（需要身份验证）

• 问题：发布新问题
• 答案：提交问题的答案
• 评论：向帖子添加评论
• 帖子：编辑现有帖子

认证

服务器支持Stack Exchange OAuth 2.0身份验证以进行写入操作：

1. 在以下网址注册您的申请 堆栈应用程序
2. 创建一篇描述您的应用程序的Stack Apps帖子
3. 在.env文件中配置OAuth凭据
4. 当请求写入操作时，服务器将处理OAuth流

发展

# Watch mode for development
npm run dev

# Run linting
npm run lint
npm run lint:fix

# Run tests
npm test

项目结构

src/
├── api/          # Stack Exchange API client
├── auth/         # OAuth authentication
├── server/       # MCP server implementation
├── tools/        # MCP tools (questions, answers, etc.)
├── types/        # TypeScript type definitions
└── utils/        # Utility functions

依赖项

• @模型上下文协议/sdk：MCP服务器实现
• Express.js：OAuth服务器
• Passport.js：身份验证中间件
• TypeScript：类型安全和现代JavaScript特性

贡献

欢迎投稿！可以随便 分叉, 制造问题，或 提交pull请求让我们继续 人工智能辅助编码 开放和协作！ 🚀

许可证

该项目根据 MIT许可证.

联系与反馈

对于讨论、问题或功能请求：

• GitHub问题:
• StackApps帖子: 重新堆叠MCP服务器——将堆栈溢出集成到基于LLM的编码中

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🔗 github： \ 🚀 我们过桥吧 LLM和堆栈溢出 为了编码的未来！ 🚀