Chatsum MCP 服务器

“Chatsum” MCP 服务器的作用

Chatsum MCP（模型上下文协议）服务器旨在让 AI 助手能够查询和总结用户聊天数据库中的消息。它作为 AI 智能体与存储的聊天历史之间的桥梁，使大型语言模型（LLM）能够高效检索与提炼相关聊天数据。这样，开发者和终端用户就可以在自己偏爱的 AI 工具或平台中直接获得对话洞察、追踪对话或从庞大的消息记录中提取摘要。该服务器支持基于参数查询特定消息与生成简明摘要，从而简化了管理与理解聊天数据的流程。

提示词列表

在可用仓库文档中未提及任何提示词模板。

资源列表

可用文档或代码中未明确描述 MCP“资源”。

工具列表

• query_chat_messages
  使用给定参数查询聊天消息，并根据查询提示对消息进行总结。

该 MCP 服务器的用例

• 聊天历史摘要：开发者可利用该服务器快速总结冗长的聊天历史，便于快速回顾与提炼重点。
• 对话搜索与分析：高效检索聊天记录，查找特定消息、主题或模式，助力分析或客户支持场景。
• AI 驱动的聊天洞察：利用 LLM 从聊天数据生成可执行洞察或亮点，提升团队和个人的工作效率。
• 与个人助手集成：为个人或团队 AI 助手赋能，让其能够引用并总结过去的对话，实现上下文感知的回复。

如何设置

Windsurf

未找到 Windsurf 的设置说明。

Claude

1. 确保已安装 Node.js 和 pnpm。
2. 按照 chatbot 目录的说明设置你的聊天数据库。
3. 编辑 Claude 配置文件：
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. 添加如下 MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存文件并重启 Claude，确保服务器已运行。

API 密钥安全设置

在 JSON 配置的 env 字段中设置如数据库路径等密钥信息：

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

未找到 Cursor 的设置说明。

Cline

未找到 Cline 的设置说明。

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流，先在流程中添加 MCP 组件并将其连接到你的 AI 智能体：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式输入你的 MCP 服务器信息：

{
  "chatsum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 智能体即可将该 MCP 作为工具，访问其全部功能。请记得将 “chatsum” 替换为你实际的 MCP 服务器名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据现有信息，Chatsum MCP 服务器为聊天查询与摘要提供了特定且实现良好的工具，但缺乏关于提示词模板、MCP 资源和更广泛平台设置支持的文档。因此它是一个专注但在通用工作流场景下稍显局限的 MCP 服务器。

MCP 评分

评分：5/10
Chatsum MCP 服务器为聊天摘要与查询提供了清晰定义的工具，且社区采用度较好（star/fork 数量可观），但缺乏完善的文档、资源暴露和更广泛的提示词/模板支持，在 MCP 生态下的通用性受到一定限制。