AIO-MCP Server

AIO-MCP 服务

功能强大的 Model Context Protocol（MCP）服务实现，集成了 GitLab、Jira、Confluence、YouTube 等服务。该服务提供 AI 驱动的搜索功能，以及用于开发工作流的各种实用工具。

前置条件

• Go 1.23.2 或更高版本
• 你要使用的各项服务所需的 API 密钥和令牌

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 AIO-MCP Server（将引导你完成交互式命令行设置）：

npx -y @smithery/cli install @athapong/aio-mcp --client claude

注意：Smithery 会以交互方式提示你输入所需的配置值，并自动处理环境设置

通过 Go 安装

要将 go install 命令设置为安装到 Go bin 路径，你需要确保 Go 环境变量配置正确。具体如下：

1. 首先，确保已正确设置 GOPATH 环境变量。在类 Unix 系统上，默认值为 $HOME/go；在 Windows 上，默认值为 %USERPROFILE%\go。

2. go install 命令默认会将二进制文件放在 $GOPATH/bin 中。请确保此目录已添加到系统的 PATH 环境变量中。

以下是不同操作系统的设置方法：

Linux/macOS：

# Add these to your ~/.bashrc, ~/.zshrc, or equivalent shell config file
export GOPATH=$HOME/go
export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

添加这些行后，重新加载 shell 配置：

source ~/.bashrc  # or ~/.zshrc

Windows (PowerShell)：

# Set environment variables
[Environment]::SetEnvironmentVariable("GOPATH", "$env:USERPROFILE\go", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", "$env:PATH;$env:USERPROFILE\go\bin", "User")

Windows (Command Prompt)：

setx GOPATH "%USERPROFILE%\go"
setx PATH "%PATH%;%USERPROFILE%\go\bin"

设置这些变量后，可以使用以下命令验证它们是否正常工作：

go env GOPATH
echo $PATH  # On Unix/Linux/macOS
echo %PATH%  # On Windows CMD
$env:PATH  # On Windows PowerShell

现在运行 go install 时，二进制文件会安装到 $GOPATH/bin 目录。该目录已位于 PATH 中，因此你可以从任何位置运行这些文件。

最后，安装此服务：

go install github.com/athapong/aio-mcp@latest

2. 需要手动设置 - 创建包含配置的 .env 文件：

ENABLE_TOOLS=
QDRANT_HOST=
ATLASSIAN_HOST=
ATLASSIAN_EMAIL=
GITLAB_HOST=
GITLAB_TOKEN=
BRAVE_API_KEY=
ATLASSIAN_TOKEN=
GOOGLE_AI_API_KEY=
PROXY_URL=
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=
DEEPSEEK_API_KEY=
QDRANT_PORT=
GOOGLE_TOKEN_FILE=
GOOGLE_CREDENTIALS_FILE=
QDRANT_API_KEY=
USE_OLLAMA_DEEPSEEK=
ENABLE_SSE=
SSE_ADDR=
SSE_BASE_PATH=

3. 配置 Claude 的设置：

{
  "mcpServers": {
    "aio-mcp": {
      "command": "aio-mcp",
      "args": ["-env", "/path/to/.env", "-sse", "-sse-addr", ":8080", "-sse-base-path", "/mcp"],

    }
  }
}

或者按如下方式覆盖环境变量

{
  "mcpServers": {
    "aio-mcp": {
      "command": "aio-mcp",
      "env": {
        "ENABLE_TOOLS": "",
        "OPENAI_BASE_URL": "",
        "GOOGLE_AI_API_KEY": "",
        "GITLAB_TOKEN": "",
        "GITLAB_HOST": "",
        "QDRANT_HOST": "",
        "QDRANT_API_KEY": "",

        "PROXY_URL": "",
        "OPENAI_API_KEY": "",
        "GOOGLE_TOKEN_FILE": "",
        "GOOGLE_CREDENTIALS_FILE": "",

        "ATLASSIAN_TOKEN": "",
        "BRAVE_API_KEY": "",
        "QDRANT_PORT": "",
        "ATLASSIAN_HOST": "",
        "ATLASSIAN_EMAIL": "",

        "USE_OPENROUTER": "", // "true" if you want to use openrouter for AI to help with reasoning on `tool_use_plan`, default is false
        "DEEPSEEK_API_KEY": "", // specify the deepseek api key if you want to use deepseek for AI to help with reasoning on `tool_use_plan`
        "OPENROUTER_API_KEY": "", // specify the openrouter api key if you want to use openrouter for AI to help with reasoning on `tool_use_plan`
        "DEEPSEEK_API_BASE": "", // specify the deepseek api key if you want to use deepseek for AI to help with reasoning on `tool_use_plan`
        "USE_OLLAMA_DEEPSEEK": "", // "true" if you want to use deepseek with local ollama, default is false
        "OLLAMA_URL": "" // default with http://localhost:11434
      }
    }
  }
}

服务模式

AIO-MCP Server 支持两种运行模式：

1. Stdio 模式（默认）：服务通过标准输入/输出进行通信，这是 Claude Desktop 和其他 MCP 客户端默认使用的模式。

2. SSE（Server-Sent Events）模式：服务以 HTTP 服务的形式运行，支持通过 Server-Sent Events 进行实时通信。此模式适用于基于 Web 的客户端，或需要通过网络访问 MCP 服务的情况。

启用 SSE 模式

可以通过以下两种方式之一启用 SSE 模式：

1. 命令行标志：

   aio-mcp -sse -sse-addr ":8080" -sse-base-path "/mcp"
   

2. 环境变量（在 .env 文件中）：

   ENABLE_SSE=true
   SSE_ADDR=:8080
   SSE_BASE_PATH=/mcp
   

启用 SSE 模式后，服务会启动一个 HTTP 服务，并在指定地址监听。该服务提供两个端点：

• SSE 端点：{SSE_BASE_PATH}/sse（默认：/mcp/sse）
• 消息端点：{SSE_BASE_PATH}/message（默认：/mcp/message）

客户端可以连接到 SSE 端点以接收服务事件，并向消息端点发送消息。

启用工具

环境变量中有一个隐藏变量 ENABLE_TOOLS。它是一个以逗号分隔的工具组列表，用于指定要启用的工具。如果未设置，则会启用所有工具。将其留空即可启用所有工具。

以下是工具组列表：

• gemini：Gemini 驱动的搜索
• fetch：Fetch 工具
• brave_search：Brave Search 工具
• google_maps：Google Maps 工具
• confluence：Confluence 工具
• youtube：YouTube 工具
• jira：Jira 工具
• gitlab：GitLab 工具
• script：脚本工具
• rag：RAG 工具
• deepseek：Deepseek AI 工具；如果将 'USE_OLLAMA_DEEPSEEK' 设置为 true，则包括推理和高级搜索。默认的 ollama 端点为 http://localhost:11434，模型为 deepseek-r1:8b

可用工具

calendar_create_event

在 Google Calendar 中创建新事件

参数：

• summary（String）（必填）：事件标题
• description（String）：事件描述
• start_time（String）（必填）：事件开始时间，采用 RFC3339 格式（例如：2023-12-25T09:00:00Z）
• end_time（String）（必填）：事件结束时间，采用 RFC3339 格式
• attendees（String）：以逗号分隔的参会者电子邮件地址列表

calendar_list_events

列出 Google Calendar 中即将发生的事件

参数：

• time_min（String）：搜索的开始时间，采用 RFC3339 格式（默认：现在）
• time_max（String）：搜索的结束时间，采用 RFC3339 格式（默认：从现在起 1 周）
• max_results（Number）：要返回的事件数量上限（默认：10）

calendar_update_event

更新 Google Calendar 中的现有事件

参数：

• event_id（String）（必填）：要更新的事件 ID
• summary（String）：事件的新标题
• description（String）：事件的新描述
• start_time（String）：事件的新开始时间，采用 RFC3339 格式
• end_time（String）：事件的新结束时间，采用 RFC3339 格式
• attendees（String）：以逗号分隔的新参会者电子邮件地址列表

calendar_respond_to_event

回复 Google Calendar 中的事件邀请

参数：

• event_id（String）（必填）：要回复的事件 ID
• response（String）（必填）：你的回复（accepted、declined 或 tentative）

confluence_search

搜索 Confluence

参数：

• query（String）（必填）：Atlassian Confluence 查询语言（CQL）

confluence_get_page

获取 Confluence 页面内容

参数：

• page_id（String）（必填）：Confluence 页面 ID

confluence_create_page

创建新的 Confluence 页面

参数：

• space_key（String）（必填）：要创建页面的空间键
• title（String）（必填）：页面标题
• content（String）（必填）：采用存储格式（XHTML）的页面内容
• parent_id（String）：父页面 ID（可选）

confluence_update_page

更新现有 Confluence 页面

参数：

• page_id（String）（必填）：要更新的页面 ID
• title（String）：页面的新标题（可选）
• content（String）：采用存储格式（XHTML）的页面新内容
• version_number（String）：用于乐观锁定的版本号（可选）

confluence_compare_versions

比较 Confluence 页面两个版本

参数：

• page_id（String）（必填）：Confluence 页面 ID
• source_version（String）（必填）：源版本号
• target_version（String）（必填）：目标版本号

deepseek_reasoning

使用 Deepseek 的 AI 能力提供高级推理引擎，用于多步问题求解、批判性分析和战略决策支持

参数：

• question（String）（必填）：需要深入分析和推理的结构化查询或问题陈述
• context（String）（必填）：定义查询在 MCP 生态系统中的运行上下文和目的
• knowledge（String）：提供相关聊天历史、知识库条目和结构化数据上下文，以支持具备 MCP 感知能力的推理

get_web_content

从给定的 HTTP/HTTPS URL 获取内容。此工具可从网页、API 或任何可访问的 HTTP 端点检索文本内容。返回原始文本内容。

参数：

• url（String）（必填）：要获取内容的完整 HTTP/HTTPS URL（例如：https://example.com）

gchat_list_spaces

列出所有可用的 Google Chat 空间/聊天室

gchat_send_message

向 Google Chat 空间或私信发送消息

参数：

• space_name（String）（必填）：要发送消息的空间名称
• message（String）（必填）：要发送的文本消息

ai_web_search

使用 Google AI Search 搜索网络。更新实时信息的最佳工具

Arguments：

• question（String）（必填）：要提问的问题。应为一个问题
• context（String）（必填）：问题的背景／目的，帮助 Gemini 更好地理解问题

gitlab_list_projects

列出 GitLab 项目

Arguments：

• group_id（String）（必填）：GitLab 群组 ID
• search（String）：可以提供多个搜索词，使用转义空格、+ 或 %20 分隔；这些词将按 AND 条件组合。例如，one+two 将匹配包含 one 和 two 子串的内容（顺序不限）。

gitlab_get_project

获取 GitLab 项目详情

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径

gitlab_list_mrs

列出合并请求

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• state（String）（默认值：all）：MR 状态（opened/closed/merged）

gitlab_get_mr_details

获取合并请求详情

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• mr_iid（String）（必填）：合并请求 IID

gitlab_create_MR_note

在合并请求上创建评论

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• mr_iid（String）（必填）：合并请求 IID
• comment（String）（必填）：评论文本

gitlab_get_file_content

从 GitLab 仓库获取文件内容

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• file_path（String）（必填）：仓库中文件的路径
• ref（String）（必填）：分支名称、标签或提交 SHA

gitlab_list_pipelines

列出 GitLab 项目的流水线

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• status（String）（默认值：all）：流水线状态（running/pending/success/failed/canceled/skipped/all）

gitlab_list_commits

列出 GitLab 项目在指定日期范围内的提交

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• since（String）（必填）：开始日期（YYYY-MM-DD）
• until（String）：结束日期（YYYY-MM-DD）。如果未提供，则默认为当前日期
• ref（String）（必填）：分支名称、标签或提交 SHA

gitlab_get_commit_details

获取提交详情

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• commit_sha（String）（必填）：提交 SHA

gitlab_list_user_events

列出 GitLab 用户在指定日期范围内的事件

Arguments：

• username（String）（必填）：GitLab 用户名
• since（String）（必填）：开始日期（YYYY-MM-DD）
• until（String）：结束日期（YYYY-MM-DD）。如果未提供，则默认为当前日期

gitlab_list_group_users

列出 GitLab 群组中的所有用户

Arguments：

• group_id（String）（必填）：GitLab 群组 ID

gitlab_create_mr

创建新的合并请求

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• source_branch（String）（必填）：源分支名称
• target_branch（String）（必填）：目标分支名称
• title（String）（必填）：合并请求标题
• description（String）：合并请求说明

gitlab_clone_repo

在本地克隆或更新 GitLab 仓库

Arguments：

• project_path（String）（必填）：项目／仓库路径
• ref（String）：分支名称或标签（可选，默认使用项目的默认分支）

gmail_search

使用 Gmail 的搜索语法搜索 Gmail 邮件

Arguments：

• query（String）（必填）：Gmail 搜索查询。请遵循 Gmail 的搜索语法

gmail_move_to_spam

根据邮件 ID 将指定邮件移至 Gmail 垃圾邮件文件夹

Arguments：

• message_ids（String）（必填）：要移至垃圾邮件文件夹的邮件 ID 列表，以逗号分隔

gmail_create_filter

根据指定条件和操作创建 Gmail 过滤器

Arguments:

• from（String）：过滤来自此发件人的邮件
• to（String）：过滤发给此收件人的邮件
• subject（String）：过滤主题为此内容的邮件
• query（String）：其他搜索条件
• add_label（Boolean）：为匹配的邮件添加标签
• label_name（String）：要添加的标签名称（当 add_label 为 true 时必填）
• mark_important（Boolean）：将匹配的邮件标记为重要
• mark_read（Boolean）：将匹配的邮件标记为已读
• archive（Boolean）：归档匹配的邮件

gmail_list_filters

列出帐户中的所有 Gmail 过滤器

gmail_list_labels

列出帐户中的所有 Gmail 标签

gmail_delete_filter

根据 ID 删除 Gmail 过滤器

Arguments:

• filter_id（String）（必填）：要删除的过滤器 ID

gmail_delete_label

根据 ID 删除 Gmail 标签

Arguments:

• label_id（String）（必填）：要删除的标签 ID

jira_get_issue

检索特定 Jira 问题的详细信息，包括其状态、经办人、描述、子任务和可用的转换

Arguments:

• issue_key（String）（必填）：Jira 问题的唯一标识符（例如，KP-2、PROJ-123）

jira_search_issue

使用 JQL（Jira 查询语言）搜索 Jira 问题。返回匹配问题的摘要、状态、经办人和优先级等关键详情

Arguments:

• jql（String）（必填）：JQL 查询字符串（例如，'project = KP AND status = "In Progress"'）

jira_list_sprints

列出特定 Jira 看板的所有进行中和未来冲刺，包括冲刺 ID、名称、状态和日期

Arguments:

• board_id（String）（必填）：Jira 看板的数字 ID（可在看板 URL 中找到）

jira_create_issue

根据指定详情创建新的 Jira 问题。返回所创建问题的键、ID 和 URL

Arguments:

• project_key（String）（必填）：要创建问题的项目标识符（例如，KP、PROJ）
• summary（String）（必填）：问题的简短标题
• description（String）（必填）：问题的详细说明
• issue_type（String）（必填）：要创建的问题类型（常见类型：Bug、Task、Story、Epic）

jira_update_issue

修改现有 Jira 问题的详情。支持部分更新——仅更改指定字段

Arguments:

• issue_key（String）（必填）：要更新的问题的唯一标识符（例如，KP-2）
• summary（String）：问题的新标题（可选）
• description（String）：问题的新描述（可选）

jira_list_statuses

检索特定 Jira 项目中所有可用的问题状态 ID 及其名称

Arguments:

• project_key（String）（必填）：项目标识符（例如，KP、PROJ）

jira_transition_issue

使用有效的转换 ID 让问题流转至工作流中的下一状态。可通过 jira_get_issue 获取可用的转换

Arguments:

• issue_key（String）（必填）：要转换状态的问题（例如，KP-123）
• transition_id（String）（必填）：可用转换列表中的转换 ID
• comment（String）：转换时添加的可选备注

RAG_memory_index_content

将内容索引到记忆中，可插入或更新

Arguments:

• collection（String）（必填）：记忆集合名称
• filePath（String）（必填）：内容文件路径
• payload（String）（必填）：纯文本内容
• model（String）：要使用的嵌入模型（默认值：text-embedding-3-large）

RAG_memory_index_file

将本地文件索引到记忆中

Arguments:

• collection（String）（必填）：记忆集合名称
• filePath（String）（必填）：要索引的本地文件路径

RAG_memory_create_collection

在记忆中创建新的向量集合

Arguments:

• collection（String）（必填）：记忆集合名称
• model（String）：要使用的嵌入模型（默认值：text-embedding-3-large）

RAG_memory_delete_collection

删除内存中的向量集合

参数：

• collection（String）（必填）：内存集合名称

RAG_memory_list_collections

列出内存中的所有向量集合

RAG_memory_search

根据查询在集合中搜索内存

参数：

• collection（String）（必填）：内存集合名称
• query（String）（必填）：搜索查询，应为关键词
• model（String）：要使用的嵌入模型（默认：text-embedding-3-large）

RAG_memory_delete_index_by_filepath

根据 filePath 删除向量索引

参数：

• collection（String）（必填）：内存集合名称
• filePath（String）（必填）：要删除的本地文件路径

execute_comand_line_script

在用户的系统上安全执行命令行脚本，并施加安全限制。具备沙盒执行、超时保护和输出捕获功能。支持跨平台脚本编写，并自动检测环境。

参数：

• content（String）（必填）：
• interpreter（String）（默认：/bin/sh）：解释器二进制文件的路径（例如 /bin/sh、/bin/bash、/usr/bin/python、cmd.exe）。出于安全考虑，会根据允许列表进行验证
• working_dir（String）：执行目录路径（默认：用户主目录）。经过验证，以防止未经授权访问系统位置

web_search

使用 Brave Search API 搜索网页

参数：

• query（String）（必填）：要搜索的查询内容（最多 400 个字符、50 个单词）
• count（Number）（默认：5）：结果数量（1-20，默认 5）
• country（String）（默认：ALL）：国家/地区代码

sequentialthinking

`一个用于通过思考进行动态、反思式问题解决的详细工具。 此工具通过灵活且可调整、可演进的思考过程，帮助分析问题。 随着理解不断加深，每个思考步骤都可以在之前的见解基础上继续、提出质疑或进行修正。

何时使用此工具：

• 将复杂问题分解为多个步骤
• 规划和设计，并为修订留出空间
• 可能需要纠正方向的分析
• 初期可能无法明确完整范围的问题
• 需要多步解决方案的问题
• 需要在多个步骤中保持上下文的任务
• 需要过滤掉无关信息的情况

主要功能：

• 可以随着进展增加或减少 total_thoughts
• 可以质疑或修正之前的思考
• 即使到达看似终点后，也可以添加更多思考
• 可以表达不确定性并探索其他方法
• 并非每个思考步骤都需要线性推进 - 可以分支或回溯
• 生成解决方案假设
• 根据思维链步骤验证假设
• 重复此过程，直到满意为止
• 提供正确答案

参数说明：

• thought：当前思考步骤，可以包括：

• 常规分析步骤
• 对之前思考的修正
• 对之前决策的质疑
• 意识到需要进一步分析
• 方法上的调整
• 假设生成
• 假设验证

• next_thought_needed：如果需要继续思考，则为 True，即使已到达看似终点也不例外
• thought_number：当前序号；必要时可以超出初始总数
• total_thoughts：当前估计所需的思考步骤总数（可增加或减少）
• is_revision：布尔值，表示此思考步骤是否修正了之前的思考
• revises_thought：如果 is_revision 为 true，则表示正在重新考虑的思考步骤编号
• branch_from_thought：如果进行分支，则表示分支点对应的思考步骤编号
• branch_id：当前分支的标识符（如果有）
• needs_more_thoughts：如果在接近终点时意识到还需要更多思考，则为 true

你应该：

1. 先初步估算所需的思考步骤数，但准备好随时调整
2. 可以质疑或修正之前的思考
3. 如有需要，不要犹豫，即使在“结束”后也要添加更多思考
4. 在存在不确定性时表达出来
5. 标记修正之前思考或分支到新路径的步骤
6. 忽略与当前步骤无关的信息
7. 适时生成解决方案假设
8. 根据思维链步骤验证假设
9. 重复此过程，直到对解决方案满意为止
10. 将最终结果作为单一且尽可能正确的答案提供
11. 只有在真正完成并得出满意答案后，才将 next_thought_needed 设为 false`

参数：

• thought (String) (必填)：当前思考步骤
• nextThoughtNeeded (Boolean) (必填)：是否需要继续进行思考步骤
• thoughtNumber (Number) (必填)：当前思考步骤编号
• totalThoughts (Number) (必填)：估计所需的思考步骤总数
• isRevision (Boolean)：此步骤是否修正了之前的思考
• revisesThought (Number)：正在重新考虑的思考步骤编号
• branchFromThought (Number)：分支点对应的思考步骤编号
• branchId (String)：分支标识符
• needsMoreThoughts (Boolean)：是否需要更多思考
• result (String)：此思考步骤的最终结果或结论
• summary (String)：对该思考步骤要点的简要总结

sequentialthinking_history

获取当前思考过程的思考历史

参数：

• branchId (String)：可选的分支 ID，用于获取历史记录

tool_manager

管理 MCP 工具 - 启用或禁用工具

参数：

• action (String) (必填)：要执行的操作：list、enable、disable
• tool_name (String)：要启用或禁用的工具名称

tool_use_plan

使用可用工具制定解决请求的计划

参数：

• request（字符串）（必填）：需要规划的请求
• context（字符串）（必填）：相关背景信息

youtube_transcript

获取 YouTube 视频字幕

参数：

• video_id（字符串）（必填）：YouTube 视频 ID

youtube_update_video

更新 YouTube 视频的标题和说明

参数：

• video_id（字符串）（必填）：视频 ID
• title（字符串）（必填）：新的视频标题
• description（字符串）（必填）：新的视频说明
• keywords（字符串）（必填）：以逗号分隔的视频关键词列表
• category（字符串）（必填）：视频的类别 ID。更多信息请参阅 https://developers.google.com/youtube/v3/docs/videoCategories/list。

youtube_get_video_details

获取特定视频的详细信息（标题、说明等）

参数：

• video_id（字符串）（必填）：视频 ID

youtube_list_videos

列出用户管理的 YouTube 视频

参数：

• channel_id（字符串）（必填）：要列出视频的频道 ID
• max_results（数字）（必填）：返回的视频数量上限