关于 Chat Relay Mcp
Chat Relay MCP 是一个本地优先的 MCP 服务,用于在 Cursor、Antigravity 等 IDE 会话间保存和交接 AI 对话上下文。它以本地 SQLite 存储会话、记忆和项目背景,数据不依赖外部云存储。
主要功能
- 01将会话上下文保存到本地 SQLite
- 02在不同 IDE 间交接对话
- 03存储事实与架构决策
- 04使用 Zod 验证结构化数据
- 05列出并删除会话
适用场景
- 01从 Cursor 切换到 Antigravity 时延续对话
- 02跨独立会话保留项目背景与决策
- 03查看或清除本地保存的会话
MCP 相关
该 MCP 服务向 AI 客户端提供创建、保存、读取、列出和删除会话等工具,用于跨会话和 IDE 传递上下文。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
6收录的工具列表 · 更新于 3 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 是 | 会话的唯一标识符(例如:'auth-service') |
| name | string | 是 | 会话的易读名称 |
| project_snapshot | string | 是 | 技术栈和项目状态摘要 |
详细介绍
🌐 Chat Relay MCP
Chat Relay MCP 是一款高保真 Model Context Protocol 服务,旨在弥合 AI 驱动的 IDE 之间的隔阂。它提供持久化、本地优先的桥接服务,可在 Cursor、Antigravity、VS Code 等工具之间同步聊天会话、AI 记忆和项目上下文。
说明
兼容性: 已针对 Cursor 和 Antigravity 进行测试和优化。
✨ 主要功能
- 持久化连续性: 使用本地 SQLite 数据库,自动保存并同步不同会话中的 AI 记忆。
- 跨 IDE 交接: 轻松在不同 IDE 之间传递对话上下文(例如,从 Cursor 传递到 Antigravity)。
- Zod 验证保障数据完整性: 严格的模式验证确保 AI 生成的数据整洁、结构化且不含幻觉。
- 本地优先的隐私保护: 所有数据都保留在你的设备上。无需依赖外部云服务或第三方存储。
🚀 快速开始
要使用 Chat Relay,需要将其添加到 IDE 的 MCP 配置中。
1. Cursor 配置
- 打开 Cursor Settings(齿轮图标或
Cmd/Ctrl + Shift + J)。 - 前往 General -> MCP。
- 点击 + Add New MCP Server。
- 将名称设为
chat-relay。 - 将类型设为
command。 - 将以下内容粘贴到 Command 字段中:
npx -y chat-relay-mcp
2. Antigravity 配置
- 打开 Antigravity Settings。
- 前往 Advanced -> MCP Settings。
- 点击 Edit Config File。
- 确保配置在
mcpServers块中包含chat-relay条目:
{
"mcpServers": {
"chat-relay": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "chat-relay-mcp"]
}
}
}
🛠️ 可用工具
该中继提供了一组工具,AI 可用来管理上下文:
| 工具 | 描述 |
|---|---|
create_session | 使用唯一 ID 初始化新的上下文跟踪会话。 |
save_messages | 将对话历史批量保存到持久化数据库。 |
add_memory | 存储特定事实或架构决策,以便长期回忆。 |
get_session | 生成全面的交接提示词,将上下文传递给另一个 IDE。 |
list_sessions | 获取当前共享上下文会话的目录列表。 |
delete_session | 安全清除与特定会话关联的所有数据。 |
💻 本地开发
如果你想修改服务或从源代码运行:
-
克隆代码库:
git clone https://github.com/akshatmalik-bruh/ClientRelayMcp.git cd ClientRelayMcp -
安装依赖:
npm install -
构建服务:
npm run build -
以开发模式运行:
npm run dev
📜 许可证
本项目依据 MIT License 分发。更多信息请参阅 LICENSE。
由 Akshat Malik 构建
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。