AI协作档案分析器 - MCP服务器

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 协作档案分析服务器，专门用于分析 Bug 修复相关的聊天内容，生成包含技术栈、业务分析、标签分类、AI 思考、问题分类和总结的综合分析报告。

🚀 功能特性

• 🔍 综合分析: 自动分析 Bug 修复聊天内容，提取关键信息
• 🏗️ 技术栈识别: 智能识别项目使用的技术栈和框架
• 💼 业务分析: 分析业务领域和相关功能模块
• 🏷️ 智能标签: 自动生成相关标签和分类
• 🤖 AI 思考: 提供 AI 的深度思考和建议
• 📊 问题分类: 对问题进行结构化分类和总结
• 📄 技术文档: 生成和管理技术文档
• 🗄️ 数据持久化: 支持将分析结果保存到数据库
• ⚙️ 多 AI 提供商: 支持 OpenAI、Claude、DeepSeek 等多种 AI 服务
• 🔧 模块化配置: 灵活的分析模块开关配置

📦 安装

npm install @downzoo/mcp-server
# 或者
pnpm add @downzoo/mcp-server
# 或者
yarn add @downzoo/mcp-server

🛠️ 使用方法

作为 MCP 服务器使用

1. 安装并启动服务器:

npx @downzoo/mcp-server
# 或者全局安装
npm install -g @downzoo/mcp-server
daily-thoughts

2. 配置 MCP 客户端:

在你的 MCP 客户端配置中添加此服务器：

{
  "mcpServers": {
    "daily-thoughts-analyzer": {
      "command": "npx",
      "args": ["@downzoo/mcp-server"]
    }
  }
}

作为 Node.js 模块使用

import { ComprehensiveAnalyzer } from '@downzoo/mcp-server';
import { getAIService } from '@downzoo/mcp-server';

// 初始化 AI 服务
const aiService = await getAIService();
await aiService.initialize();

// 创建分析器
const analyzer = new ComprehensiveAnalyzer(aiService, {
  enableTechStack: true,
  enableBusiness: true,
  enableTags: true,
  enableAIThoughts: true,
  enableProblems: true,
  enableSummary: true
});

// 执行分析
const result = await analyzer.analyze(chatContent);
console.log('分析结果:', result);

⚙️ 配置

环境变量

创建 .env 文件或设置环境变量：

# AI 服务配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

# 数据库配置 (可选)
DATABASE_URL=postgresql://username:password@localhost:5432/database

# 其他配置
AI_PROVIDER=openai  # openai, anthropic, deepseek
AI_MODEL=gpt-4      # 具体模型名称

配置文件

在项目根目录创建 mcp-config.json：

{
  "ai": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4",
    "apiKey": "your_api_key",
    "baseURL": "https://api.openai.com/v1",
    "maxTokens": 4000,
    "temperature": 0.7
  },
  "analysis": {
    "enableTechStack": true,
    "enableBusiness": true,
    "enableTags": true,
    "enableAIThoughts": true,
    "enableProblems": true,
    "enableSummary": true
  },
  "database": {
    "enabled": true,
    "url": "postgresql://localhost:5432/analysis_db"
  }
}

🔧 API 文档

MCP 工具

bug_summary

分析 Bug 修复相关的聊天内容，生成综合分析报告。

参数:

• chatContent (string, 必需): 需要分析的聊天内容
• title (string, 可选): 分析报告的标题
• docTitle (string, 可选): 技术文档的标题
• docContent (string, 可选): 技术文档的 Markdown 内容
• analysisConfig (object, 可选): 分析配置选项
  • enableTechStack (boolean): 是否启用技术栈分析
  • enableBusiness (boolean): 是否启用业务分析
  • enableTags (boolean): 是否启用标签生成
  • enableAIThoughts (boolean): 是否启用 AI 思考
  • enableProblems (boolean): 是否启用问题分类
  • enableSummary (boolean): 是否启用总结生成

返回值:

interface AnalysisResult {
  techStack?: {
    primaryStack: string;
    frameworks: string[];
    languages: string[];
    tools: string[];
  };
  business?: {
    business: string;
    features: string[];
    domain: string;
  };
  tags?: string[];
  aiThoughts?: {
    insights: string[];
    recommendations: string[];
    concerns: string[];
  };
  problems?: Array<{
    type: string;
    description: string;
    solution: string;
    priority: 'high' | 'medium' | 'low';
  }>;
  summary?: {
    overview: string;
    keyPoints: string[];
    conclusion: string;
  };
}

Node.js API

ComprehensiveAnalyzer

主要的分析器类。

class ComprehensiveAnalyzer {
  constructor(aiService: AIService, config: AnalysisConfig);
  
  async analyze(content: string): Promise<AnalysisResult>;
}

getAIService()

获取配置好的 AI 服务实例。

function getAIService(): Promise<AIService>;

saveAnalysisResult()

保存分析结果到数据库。

function saveAnalysisResult(
  result: AnalysisResult,
  chatContent: string,
  title?: string,
  docTitle?: string,
  docContent?: string
): Promise<string>;

📝 使用示例

基本使用

import { ComprehensiveAnalyzer, getAIService } from '@downzoo/mcp-server';

const chatContent = `
用户: 我的 React 应用在生产环境下出现了内存泄漏问题
开发者: 这可能是由于组件卸载时没有清理事件监听器导致的
用户: 具体应该怎么修复？
开发者: 你需要在 useEffect 的清理函数中移除事件监听器...
`;

// 初始化服务
const aiService = await getAIService();
await aiService.initialize();

// 创建分析器
const analyzer = new ComprehensiveAnalyzer(aiService, {
  enableTechStack: true,
  enableBusiness: true,
  enableTags: true,
  enableAIThoughts: true,
  enableProblems: true,
  enableSummary: true
});

// 执行分析
const result = await analyzer.analyze(chatContent);

console.log('技术栈:', result.techStack?.primaryStack);
console.log('问题数量:', result.problems?.length);
console.log('标签:', result.tags);

自定义配置

// 只启用特定分析模块
const analyzer = new ComprehensiveAnalyzer(aiService, {
  enableTechStack: true,
  enableProblems: true,
  enableSummary: true,
  enableBusiness: false,
  enableTags: false,
  enableAIThoughts: false
});

const result = await analyzer.analyze(chatContent);

与数据库集成

import { saveAnalysisResult } from '@downzoo/mcp-server';

// 执行分析
const result = await analyzer.analyze(chatContent);

// 保存到数据库
const dbId = await saveAnalysisResult(
  result,
  chatContent,
  'Bug修复分析报告',
  '内存泄漏修复文档',
  '# 内存泄漏修复\n\n详细的修复步骤...'
);

console.log('保存成功，ID:', dbId);

🔧 开发

构建

pnpm install
pnpm run build

开发模式

pnpm run dev

测试

pnpm run test

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的修改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开一个 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

• Model Context Protocol - 提供了优秀的协议标准
• OpenAI - 提供强大的 AI 能力
• Anthropic - Claude AI 服务
• DeepSeek - 国产优秀 AI 服务

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