MCP-PIF 服务器集成

“MCP-PIF” MCP 服务器的作用是什么？

MCP-PIF（模型上下文协议 - 个人智能框架）服务器是模型上下文协议（MCP）的一个实用实现，旨在促进人与 AI 之间的有意义协作。MCP-PIF 作为桥梁，使 AI 助手能够连接结构化的外部数据源和服务，支持诸如工作区管理、项目日志记录和结构化推理等开发工作流。其核心功能是向 AI 客户端开放工具和资源——如文件系统导航、日志系统和推理工具，赋予其执行文件操作、持久笔记、结构化洞察开发等任务的能力。通过提供这一标准化接口，MCP-PIF 提升了 AI 驱动的生产力，实现了与开发环境的无缝集成。

提示词列表

在仓库或文档中未找到特定的提示词模板。

资源列表

在仓库或文档中未找到明确的资源定义。

工具列表

• 文件系统操作
  用于导航和管理工作区上下文的工具：

  • pwd：显示当前目录
  • cd：切换目录
  • read：读取文件内容
  • write：写入文件
  • mkdir：创建目录
  • delete：删除文件或目录
  • move：移动文件或目录
  • rename：重命名文件或目录

• 推理工具
  支持结构化思维和洞察开发：

  • reason：通过连接思路发展洞察
  • think：为思考和时间推理创建空间

• 日志系统
  维护知识连续性与文档记录：

  • journal_create：新建日志条目
  • journal_read：读取和探索日志模式

本 MCP 服务器的应用场景

• 工作区文件管理
  开发者可以借助 AI 助手导航项目目录、读写文件、创建新文件夹和组织工作区，高效完成日常任务。

• 项目日志记录
  AI 可记录项目进展、维护日志、从日志中提取模式，助力知识积累和回顾分析。

• 结构化推理与洞察开发
  推理工具帮助 AI 与用户协作构建思维链条，建模项目想法，为复杂问题开发关联洞察。

• 代码库探索
  通过目录导航和文件读取，开发者可利用 MCP-PIF 服务器高效探索新代码库、搜索相关文件并理解项目结构。

• 跨平台工作区同步
  MCP-PIF 可在 Windows、macOS、Linux 等系统配置和使用，确保团队在不同平台下流程与工具一致。

部署方法

Windsurf

1. 前置条件：确保已安装 Node.js 18+ 和 npm。
2. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. 构建服务器：

   npm run build
   

4. 编辑配置：
   根据需要设置工作区根目录或配置相关环境变量。
5. 添加到 Windsurf 配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. 重启并验证：
   重启 Windsurf 并确认 “mcp-pif” 可用。

Claude

1. 前置条件：安装 Node.js 18+、npm 和 TypeScript 5.0+。
2. 克隆与安装：

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. 配置 Claude 桌面客户端：
   • 找到 claude_desktop_config.json 并添加：

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. 重启 Claude 客户端：
   启动或重启，选择 “mcp-pif” 作为服务器。
5. 验证配置：
   新建聊天，确保服务器已连接。

Cursor

1. 安装前置条件：Node.js 18+、npm、TypeScript。
2. 克隆与安装：

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. 更新 Cursor 配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 重启 Cursor：
   重启应用并检查服务器可用性。

Cline

1. 安装依赖：Node.js 18+、npm、TypeScript。
2. 克隆与构建：

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. 配置 Cline：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 重启与验证：
   重启 Cline，确认 “mcp-pif” 已激活。

API 密钥安全设置

为保护敏感密钥或凭据，请在配置中通过环境变量设置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先将 MCP 组件添加到您的流程，并连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "mcp-pif": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能和能力。请记得将 “mcp-pif” 替换为您的实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

根据现有文档和代码，MCP-PIF 提供了丰富的核心工具和清晰的部署说明，但缺乏明确的提示词模板、资源定义以及如采样和 roots 支持等高级 MCP 特性。总体而言，该实现适合基础任务，但在用户文档和高级协议特性方面仍有提升空间。

MCP 评分

综合评分： 6/10

MCP-PIF 是基于 MCP 的工作区管理和推理的有力起点，代码和部署清晰，但提示词和资源定义不足，缺少高级 MCP 特性文档。