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changologs-mcp

changologs-mcp

远程服务
github.com/altyaper生产力01 天前更新
代码仓库

关于 changologs-mcp

changologs-mcp 是连接 Changologs 的托管 MCP 服务,面向需要通过 Claude 等客户端管理日志、任务和数据库的用户。它使用 OAuth 2.0 授权,逐请求将访问令牌转发到 Changologs API。

主要功能

  1. 01创建、搜索和编辑日志
  2. 02添加富文本内容块
  3. 03创建并管理任务清单
  4. 04创建和查询数据库行
  5. 05管理数据库列与视图

适用场景

  1. 01记录工作进展并检索旧日志
  2. 02在日志中整理格式化内容
  3. 03跟踪任务及截止日期
  4. 04筛选数据库记录并更新数据

MCP 相关

远程 MCP 服务通过 Streamable HTTP 和 OAuth 2.0 接受客户端连接,提供 Changologs 的日志、任务和数据库操作工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.changologs.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

changologs-mcp

一个适用于 Changologs 的 MCP 服务。它让 Claude 和其他 MCP 客户端能够创建、搜索和编辑日志,并管理任务。

这是一个托管的远程服务。你无需安装任何内容:将客户端连接到下方的 URL,并使用 Changologs 账户登录。

https://mcp.changologs.com/mcp

它已在 MCP Registry 中列出,名称为 io.github.altyaper/changologs-mcp。

连接

Claude Code
claude mcp add --transport http changologs https://mcp.changologs.com/mcp

然后在 Claude Code 中运行 /mcp,并选择 changologs 登录。

Claude Desktop / claude.ai

打开 Settings → Connectors → Add custom connector,并输入 https://mcp.changologs.com/mcp 作为 URL。

其他客户端

任何支持可流式 HTTP 传输和 OAuth 的客户端都可以连接到同一 URL。

身份验证

该服务使用 OAuth 2.0 和 PKCE,Changologs 是授权服务。客户端会在 /.well-known/oauth-authorization-server 查找授权服务的端点,并自动注册自身(RFC 7591 动态客户端注册)。随后,它会在浏览器中打开 Changologs 登录页面。你批准后,每个请求都会携带你的访问令牌,因此该服务只能查看你自己的工作区、日志和任务。

该服务不会存储任何内容。每个请求都会携带你的令牌,直接发送到 Changologs API。

工具

日志
工具功能
create_log创建新日志(new_log: true,或提供 title 时),或追加到当天的每日笔记(未命名的快速笔记默认采用此方式)。
list_workspaces列出你的工作区及其 ID,供 create_log 使用。
list_recent_logs列出最近更新的日志。
search_logs按标题或内容搜索日志。
get_log按标题获取日志的完整内容。
update_log按标题追加或替换日志内容。
set_log_icon设置或移除日志标题旁显示的表情符号。
delete_log按标题删除日志。
富内容块

这些工具会生成与 changologs 编辑器格式完全一致的 HTML 片段 — 它们不会调用 API。按顺序拼接这些片段,并将结果作为 text 传递给 create_log/update_log,即可创建格式丰富的日志。

工具功能
add_paragraph段落。支持 **bold**、_italic_、`code`、[text](url)。
add_heading标题,级别为 1-3。
add_bullet_list / add_numbered_list项目符号列表或编号列表。
add_task_list复选框列表(行内内容,不是 create_task_list 任务列表)。
add_blockquote引用块。
add_code_block围栏代码块,可选择添加语言标签。
add_divider水平分隔线。
add_toggle可折叠区块,包含摘要和隐藏内容。
add_callout带图标的高亮提示框。
add_table表格。此编辑器不支持表头行样式,因此 header_row: true 会将首行文本设为粗体。
add_image图片,来自已有的托管 URL(不支持文件上传)。
任务
工具功能
list_task_lists列出你的任务列表及其 ID,供 create_task 使用。
create_task_list创建任务列表,可选择指定工作区。
list_tasks按显示顺序列出某个列表中的任务。可选择是否包含已完成的任务。
create_task创建任务,可选择添加详情、日期和截止日期。
get_task按标题获取任务详情。
update_task重命名任务,或更改其详情、日期或截止日期。
complete_task勾选或取消勾选任务。勾选重复任务会将其移至下一次出现的时间。
数据库

数据库是一种日志,其子日志是表中的行:每行的标题就是其名称, 其他列为不同类型(文本、数字、日期、单选、多选、复选框、 URL、电子邮件、电话、人员)。在工作区内按标题查找数据库; 按标题或 query_database_rows 显示的 row_id 查找行。

行的表情符号是行日志的图标,changologs 会将其显示在标题旁;设置图标时使用 icon 参数,绝不要将表情符号写入标题。标题开头的表情符号会被移到图标中, 因此行不会重复显示表情符号。

工具功能
list_databases列出工作区中的数据库。
get_database显示数据库的列(包括单选项)和视图(包括筛选条件和排序方式)。
query_database_rows按视图筛选和排序,以表格形式列出行,每页 100 行。
create_database创建数据库,可选择同时创建列。
convert_log_to_database将日志转换为数据库。其子日志将变为行,列则根据子日志的属性创建。
add_database_column / update_database_column / delete_database_column添加、重命名、更改类型、修改选项或删除列。
add_database_row添加一行,设置标题、可选的表情符号图标,以及以列名为键的单元格值。
update_database_row更改行的标题、图标或部分单元格。
delete_database_row将行移至回收站。
update_database_view替换视图的筛选条件和排序方式。这会更改 changologs 中所有人看到的已保存视图。

示例提示词

  • “将本次会话中完成的工作记录到 Changologs。”
  • “用这些数据创建一条新日志,以表格呈现,在合适的地方添加提示框,并使用 h1/h2/h3 标题和段落。”
  • “搜索我的日志,查找 Postgres 迁移说明。”
  • “添加一项任务:周五前完成发行说明。”
  • “我的 Work 任务列表还剩下什么?”
  • “在我的 Reading list 数据库中添加一行,条目为《Dune》,状态为 Reading。”
  • “显示 Bugs 数据库中所有状态不是 Done 的行。”

开发

托管服务是一个 Cloudflare Worker(worker.ts)。server.ts 是同一服务的独立 Node 版本,用于本地开发。

npm install

# Worker, locally
npm run dev:worker

# Node server on http://localhost:3001/mcp, pointing at a local Changologs app
CHANGOLOGS_BASE_URL=http://localhost:3000 npm start

# Type-check
npm run build

# Run tests
npm test

Worker 从 wrangler.json 读取 CHANGOLOGS_BASE_URL(设置为 https://changologs.com)。运行 npm run deploy,即可使用 Wrangler 部署。

要更新注册目录条目,请提升 server.json 中的 version,然后运行 mcp-publisher publish。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。