Self MCP Server
一个功能丰富的 MCP Server，提供项目文件搜索、目录结构查看和 AI 模型访问能力：
核心功能，用于给前端 / 后端 / 移动端项目构建“代码索引”，并通过 MCP 暴露基础能力：
search_by_url— 根据 URL 字符串查找匹配的文件（支持文件名、路径、内容匹配）list_directory— 列出项目目录结构（树形结构）ask_claude— 向 Claude 等 AI 模型提问（支持多种模型和回退机制）ask_deepseek— 向 DeepSeek AI 模型提问（支持 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner）
环境配置
安装依赖
# 进入项目目录（请替换为你的实际路径）
cd
# 创建虚拟环境（如果还没有创建）
python3 -m venv venv
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt配置 API Keys（可选）
如果需要使用 AI 模型功能，请设置相应的环境变量：
# Claude API（用于 ask_claude）
export ANTHROPIC_API_KEY='your_anthropic_api_key'
export ANTHROPIC_BASE_URL='https://your-api-endpoint.com' # 可选，支持自定义端点
# DeepSeek API（用于 ask_deepseek）
export DEEPSEEK_API_KEY='your_deepseek_api_key'
export DEEPSEEK_BASE_URL='https://api.deepseek.com/v1' # 可选，支持自定义端点（默认：https://api.deepseek.com/v1）注意：如果不设置 API Keys，对应的 AI 功能将不可用，但文件搜索和目录列表功能仍然可用。
启动 MCP Server（用于 Claude Desktop 等客户端）
配置 Claude Desktop
在 Claude Desktop 配置文件中增加 MCP 服务器配置：
配置文件位置：
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
配置内容：
{
"mcpServers": {
"self-mcp": {
"command": "/venv/bin/python3",
"args": ["/server.py"],
"env": {
"DEEPSEEK_API_KEY": "your_deepseek_api_key",
"DEEPSEEK_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/v1"
}
}
}
}将 `` 替换成你本机的实际路径即可。
让新功能生效
重要： 添加或修改 ask_deepseek 功能后，需要：
- 完全退出并重启 Claude Desktop
- macOS: Cmd + Q 完全退出，然后重新打开 - 或者右键 Dock 图标 → 退出，然后重新启动
- 在 Claude Desktop 中测试
- 打开新对话 - 尝试使用 ask_deepseek 工具
手动测试（不依赖 Claude）
目前我这边不能直接在你的终端执行命令，你可以在本地终端运行：
# 进入项目目录（请替换为你的实际路径）
cd
source venv/bin/activate
python server.py这会以 MCP stdio 模式启动 server，方便未来用 MCP SDK 写一个小 client 来调试。
功能说明
search_by_url
根据 URL 字符串在项目中查找匹配的文件，支持多种匹配策略：
- 文件名精确匹配
- 路径段匹配
- 文件名包含匹配
- 文件内容匹配（路由配置等）
list_directory
列出项目的目录结构，返回树形结构，支持：
- 指定相对路径
- 控制最大深度
- 自定义忽略目录
ask_claude
向 AI 模型提问，支持：
- Claude Sonnet 4.5 模型
- Llama3-8B-Instruct 模型
- OpenAI GPT OSS 20B 模型
- 自动回退机制（主模型失败时使用备选模型）
- 自定义系统提示词、温度、最大 token 数等参数
ask_deepseek
向 DeepSeek AI 模型提问，支持：
deepseek-chat- 标准对话模型deepseek-reasoner- 思考模式模型（支持 enable_thinking 参数）- 自定义系统提示词、温度、最大 token 数等参数