Vibe Check MCP 服务器

“Vibe Check” MCP 服务器的作用是什么？

Vibe Check MCP 服务器是一款面向 AI 工作流的健康检查工具，在复杂开发任务中作为策略性模式中断，防止连锁错误和思维陷阱。通过与 AI 助手集成，利用专为教学和元认知优化的 “Vibe Check” 工具（基于 LearnLM 1.5 Pro，Gemini API），增强工作流策略并激励反思式解决问题。该服务器让 AI 系统能够在关键节点暂停，评估当前推理或方法，并在继续之前及时调整，从而最大限度减少错误积累风险，提升代码质量和自动化/辅助开发流程中的决策水平。

提示词列表

• 仓库或文档中未列出明确的提示词模板。

资源列表

• 仓库中未定义或未记录明确的资源。

工具列表

• Vibe Check：唯一的工具调用，名为 “Vibe Check”，与 LearnLM 1.5 Pro（Gemini API） 交互，专为中断潜在有问题的 AI 推理链和提供教学/元认知反馈而设计。

此 MCP 服务器的应用场景

• AI 工作流健康检查：在 AI 驱动的编码或任务流中介入，评估推理，有效减少思维陷阱和连锁逻辑错误风险。
• 开发者教学与指导：提供元认知反馈和建议，支持复杂问题解决过程中的学习与反思。
• 自动化代码生成中的质量审核：在自动化代码或内容生成过程中，策略性地设置复查节点，确保输出质量。
• 增强错误预防：在工作流中充当护栏，阻止初始错误在后续步骤中扩散。
• AI 智能体的策略优化：让 AI 助手在长流程任务中自我评估并动态校准策略。

如何部署

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 NPM。
2. 找到 Windsurf 的配置文件（通常为 windsurf.config.json）。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Vibe Check MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存文件并重启 Windsurf。
5. 验证服务器正在运行，并可被 AI 客户端访问。

Claude

1. 安装必要依赖（Node.js、NPM）。
2. 编辑或新建配置文件（如 claude_desktop_config.json）。
3. 添加 MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Claude Desktop。
5. 在 MCP 面板确认服务器可用。

Cursor

1. 确认已安装 Node.js。
2. 编辑 Cursor 配置文件（如 cursor.config.json）。
3. 插入以下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 在工具或插件列表中查找 MCP 服务器。

Cline

1. 确保已安装 Node.js 和 NPM。
2. 打开相关配置文件。
3. 添加如下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cline。
5. 确认 MCP 服务器已出现在可用集成列表中。

用环境变量保护 API 密钥：

• 按 .env.example 示例，使用 .env 文件存储：

  GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
  

• 在配置文件中可引用环境输入：

  {
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "your_google_gemini_api_key"
    },
    "inputs": {}
  }
  

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，请先添加 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 配置区域，按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能和能力。请将 “vibe-check-mcp” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

Roots 支持：未提及。

我会给这个 MCP 服务器打 5/10 分。它目标明确，开源许可（MIT），具备基础工具，但在提示词、资源及高级 MCP 特性（如 roots、采样）文档方面较为欠缺。

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