Limitless AI MCP Server

Limitless AI MCP 服务

一款先进的 Model Context Protocol（MCP）服务，可让 AI 助手与 Limitless AI Pendant 录音进行交互。该服务在 AI 工具与 Limitless API 之间搭建无缝桥梁，帮助你从 Pendant 数据中提取见解、搜索录音并进行分析。

⚠️ Beta 版本：这是早期版本（v0.0.1）。核心功能已实现并经过测试，但我们需要社区反馈来验证所有功能。请报告任何问题！

🌟 功能

核心能力

• 完整的 Limitless API 集成：以编程方式访问所有 Pendant 录音
• 高级搜索：通过关键词匹配搜索录音
• 灵活查询：按日期或日期范围列出录音，或获取最近的录音
• 丰富的内容访问：获取 Markdown 内容、标题和元数据
• 高性能：采用 LRU 淘汰策略并支持 TTL 的智能缓存
• 强大的错误处理：内置重试逻辑和超时管理
• 类型安全：全面支持 TypeScript，并提供完整的类型定义

MCP 协议实现

• 🔧 工具：提供 5 个专用工具，用于搜索和获取录音
• 📁 资源：以结构化资源形式浏览录音，并支持 URI 导航
• 📝 提示词：为常见分析任务提供预构建模板
• 🔍 采样：由 AI 驱动的内容分析与摘要生成
• 🔎 发现：自动向 MCP 客户端公开功能

📋 要求

• Node.js 22+
• Limitless Pendant（必需——API 仅返回 Pendant 录音）
• Limitless API 密钥（从 limitless.ai/developers 获取）
• 兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Windsurf、Cursor 等）

🏃 快速开始

1. 获取 API 密钥：从 limitless.ai/developers 获取
2. 克隆并构建：

   git clone https://github.com/ericbuess/limitless-ai-mcp-server.git
   cd limitless-ai-mcp-server
   npm install
   npm run build
   

3. 配置 Claude Code：

   claude mcp add limitless -s user -e LIMITLESS_API_KEY="your-key" -- node $(pwd)/dist/index.js
   

4. 开始对话：“Show me my recordings from today”

🚀 安装

选项 1：从 npm 安装

npm install -g limitless-ai-mcp-server

选项 2：从源代码安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/ericbuess/limitless-ai-mcp-server.git
cd limitless-ai-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Optional: Link globally
npm link

🔧 配置

1. 设置 Limitless API 密钥

# Add to your shell profile (.bashrc, .zshrc, etc.)
export LIMITLESS_API_KEY="your-api-key-here"

# Optional: Configure custom settings
export LIMITLESS_TIMEOUT=120000  # Timeout in milliseconds
export LIMITLESS_BASE_URL="https://api.limitless.ai/v1"  # Custom API endpoint
export LOG_LEVEL="INFO"  # Options: DEBUG, INFO, WARN, ERROR

# Optional: Configure caching
export CACHE_MAX_SIZE=100  # Maximum cached items
export CACHE_TTL=300000  # Cache lifetime in ms (5 minutes)
export SEARCH_CACHE_MAX_SIZE=50  # Search cache size
export SEARCH_CACHE_TTL=180000  # Search cache lifetime (3 minutes)

2. 配置 MCP 客户端

Claude Code CLI

如果你使用 Claude Code（Anthropic 的官方 CLI），请运行：

# Option 1: Using the command directly (recommended)
npm install -g limitless-ai-mcp-server
claude mcp add limitless -s user -e LIMITLESS_API_KEY="your-api-key-here" -- limitless-ai-mcp-server

# Option 2: Using node with the full path (most reliable with nvm)
npm install -g limitless-ai-mcp-server
# Find where npm installed it:
npm list -g limitless-ai-mcp-server
# Then use the direct path (adjust the node version as needed):
claude mcp add limitless -s user -e LIMITLESS_API_KEY="your-api-key-here" -- node ~/.nvm/versions/node/v22.0.0/lib/node_modules/limitless-ai-mcp-server/dist/index.js

# Option 3: Using local installation
cd /path/to/limitless-ai-mcp-server
npm install && npm run build
claude mcp add limitless -s user -e LIMITLESS_API_KEY="your-api-key-here" -- node /path/to/limitless-ai-mcp-server/dist/index.js

# Verify it's running
claude mcp list

# Remove if needed
claude mcp remove limitless -s user

Claude Desktop 配置

1. 找到 Claude Desktop 配置文件：

   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. 打开文件（如果文件不存在，请创建）并添加：

{
  "mcpServers": {
    "limitless": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/limitless-ai-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "LIMITLESS_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

3. 替换占位符：

   • /path/to/limitless-ai-mcp-server → 你的实际安装路径（例如，/Users/yourname/limitless-ai-mcp-server）
   • your-api-key-here → 你从 limitless.ai/developers 获取的 Limitless API 密钥

4. 重启 Claude Desktop以使更改生效

5. 验证是否正常运行：在 Claude 中输入“Show me my recent recordings”

其他 MCP 客户端

请参阅客户端文档，了解 MCP 服务配置方法。

🛠️ 可用工具

1. limitless_get_lifelog_by_id

通过唯一 ID 检索单条录音。

参数：

• lifelog_id（必需）：唯一标识符
• includeMarkdown：包含 Markdown 内容（默认：true）
• includeHeadings：包含标题（默认：true）

2. limitless_list_lifelogs_by_date

列出指定日期的所有录音。

参数：

• date（必需）：日期，格式为 YYYY-MM-DD
• limit：结果数量上限（最大值：100）
• direction：排序顺序（'asc' 或 'desc'）
• timezone：IANA 时区
• includeMarkdown：包含 Markdown 内容
• includeHeadings：包含标题

3. limitless_list_lifelogs_by_range

列出指定日期/时间范围内的录音。

参数：

• start（必需）：开始日期/时间
• end（必需）：结束日期/时间
• limit：结果数量上限
• direction：排序顺序
• timezone：IANA 时区
• includeMarkdown：包含 Markdown 内容
• includeHeadings：包含标题

4. limitless_list_recent_lifelogs

列出最近的录音。

参数：

• limit：录音数量（默认：10，最大值：100）
• timezone：IANA 时区
• includeMarkdown：包含 Markdown 内容
• includeHeadings：包含标题

5. limitless_search_lifelogs

搜索最近录音中的关键词。

参数：

• search_term（必需）：要搜索的文本
• fetch_limit：要搜索的近期记录数量（默认：20，最大值：100）
• limit：要返回的结果数量上限
• includeMarkdown：包含 Markdown 内容
• includeHeadings：包含标题

🔌 MCP 协议功能

此服务实现了 MCP 协议的全部五项核心功能，提供多种方式来访问和分析你的 Limitless 数据：

📁 资源

将 lifelog 作为结构化资源浏览和访问。资源提供类似文件系统的录音访问界面。

可用 URI：

• lifelog://recent - 浏览最近的录音
• lifelog://2024-01-15 - 浏览指定日期的录音
• lifelog://2024-01-15/abc123 - 访问指定录音

在 Claude 中的用法：

"Browse my recent recordings"
"Show me resources from January 15th"
"Open lifelog://recent"

📝 提示词

用于常见分析任务的预置提示词模板。每个提示词都可以通过参数进行自定义。

可用提示词：

1. daily-summary - 总结指定日期的所有录音
   • 参数：date（必需）
2. action-items - 从录音中提取行动事项
   • 参数：date 或 dateRange（可选）
3. key-topics - 识别讨论的主要主题
   • 参数：date 或 searchTerm（可选）
4. meeting-notes - 将录音整理为结构化会议纪要
   • 参数：date（必需）
5. search-insights - 分析搜索结果中的模式
   • 参数：searchTerm（必需）

在 Claude 中的用法：

"Use the daily-summary prompt for yesterday"
"Extract action items from this week"
"Show me key topics I discussed about the project"

🔍 采样

启用由 AI 驱动的录音内容分析。采样功能允许 AI 直接处理和分析 lifelog 内容。

功能：

• 总结较长的录音
• 提取特定信息
• 识别模式和趋势
• 从多条录音中生成见解
• 分析情感和语气

在 Claude 中的用法：

"Analyze the tone of my meetings this week"
"Summarize the key decisions from yesterday's recordings"
"Find patterns in how I discuss project timelines"

🔎 发现

自动向 MCP 客户端公开服务功能，让 Claude 和其他工具了解可用功能。

公开的信息：

• 服务名称和版本
• 可用工具、资源和提示词
• 支持的功能和限制
• API 功能

⚡ 性能与缓存

该服务包含一个智能缓存系统，用于优化性能：

缓存功能：

• LRU（最近最少使用）淘汰策略
• 可配置的 TTL（生存时间）
• 为 lifelogs 和搜索结果分别设置缓存
• 自动缓存失效
• 缓存统计跟踪

配置（通过环境变量）：

• CACHE_MAX_SIZE - 缓存项的最大数量（默认值：100）
• CACHE_TTL - 缓存生命周期，单位为 ms（默认值：300000 / 5 分钟）
• SEARCH_CACHE_MAX_SIZE - 搜索缓存大小（默认值：50）
• SEARCH_CACHE_TTL - 搜索缓存生命周期（默认值：180000 / 3 分钟）

💡 使用示例

使用 Claude Desktop

配置完成后，你可以自然地与 Limitless 数据交互：

"Show me all my recordings from yesterday"

"Search for conversations where I discussed 'project timeline'"

"Get the recording with ID abc123 and summarize the key points"

"List my recordings from last week and identify action items"

"What did I discuss in meetings between Monday and Wednesday?"

编程方式使用

import { LimitlessClient } from 'limitless-ai-mcp-server';

const client = new LimitlessClient({
  apiKey: process.env.LIMITLESS_API_KEY,
  timeout: 120000,
});

// Get recent recordings
const recentLogs = await client.listRecentLifelogs({ limit: 5 });

// Search for specific content
const results = await client.searchLifelogs({
  searchTerm: 'project update',
  fetchLimit: 50,
});

// Get recordings by date
const todaysLogs = await client.listLifelogsByDate('2024-01-15', {
  includeMarkdown: true,
});

🧪 开发

设置开发环境

# Install dependencies
npm install

# Run in development mode
npm run dev

# Run tests
npm test

# Run linting
npm run lint

# Format code
npm run format

项目结构

limitless-ai-mcp-server/
├── src/
│   ├── core/           # Core business logic
│   │   └── limitless-client.ts
│   ├── tools/          # MCP tool definitions and handlers
│   │   ├── definitions.ts
│   │   ├── handlers.ts
│   │   └── schemas.ts
│   ├── types/          # TypeScript type definitions
│   │   └── limitless.ts
│   ├── utils/          # Utility functions
│   │   ├── date.ts
│   │   ├── format.ts
│   │   ├── logger.ts
│   │   └── retry.ts
│   └── index.ts        # Main server entry point
├── tests/              # Test files
├── examples/           # Usage examples
└── dist/               # Compiled output

运行测试

# Run all tests
npm test

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

# Generate coverage report
npm run test:coverage

🤝 贡献

欢迎贡献！请按照以下步骤操作：

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 发起 Pull Request

请确保：

• 所有测试均通过
• 代码遵循现有风格（运行 npm run lint）
• 为新功能添加测试
• 根据需要更新文档

🐛 故障排除

常见问题

1. “No lifelogs found”

   • 确保你有使用 Limitless Pendant 录制的内容
   • 检查 API 密钥是否有效
   • 确认查询的日期范围

2. 超时错误

   • 增加超时时间：export LIMITLESS_TIMEOUT=300000
   • 减少请求的结果数量
   • 检查网络连接

3. 身份验证错误

   • 确认 API 密钥设置正确
   • 确保密钥尚未过期
   • 在 limitless.ai/developers 检查 API 密钥权限

调试模式

启用调试日志以获取更多信息：

export LOG_LEVEL=DEBUG

Claude Desktop 特定问题

1. 未显示 MCP 服务

   • 确保配置文件是有效的 JSON（使用 JSON 验证器检查）
   • 确认 dist/index.js 的路径是绝对路径，而非相对路径
   • 确保克隆后已运行 npm run build
   • 完全重启 Claude Desktop

2. “Command failed” 错误

   • 检查是否已安装 Node.js 22+：node --version
   • 确认服务可在本地运行：LIMITLESS_API_KEY=your-key node dist/index.js
   • 检查 Claude Desktop 日志：Help → Show Logs

3. 未返回数据

   • 在 limitless.ai/developers 确认 API 密钥有效
   • 确保有 Pendant 录制内容（而非应用/扩展程序数据）
   • 尝试查询一个你确定有录制内容的具体日期

Claude Code CLI 特定问题

1. 使用 npx 时出现“MCP Server Status: failed”

   这是一个已知问题：使用 nvm 时，npx 无法可靠地找到全局安装的软件包。

   解决方案：改用直接命令或完整路径：

   # Instead of: -- npx limitless-ai-mcp-server
   # Use: -- limitless-ai-mcp-server
   # Or: -- node ~/.nvm/versions/node/vXX.X.X/lib/node_modules/limitless-ai-mcp-server/dist/index.js
   

2. 使用 nvm 查找正确路径

   # First, check which Node version you're using:
   node --version
   
   # Then find where the package is installed:
   npm list -g limitless-ai-mcp-server
   
   # The path will be something like:
   # ~/.nvm/versions/node/v22.0.0/lib/node_modules/limitless-ai-mcp-server
   

📄 许可证

本项目采用 MIT License 授权，详情请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• 感谢 Limitless AI 提供出色的 Pendant 和 API
• 感谢 Anthropic 提供 MCP 协议
• 感谢本项目的所有贡献者

📞 支持

• 问题：GitHub Issues
• 讨论：GitHub Discussions
• 作者：Eric Buess

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注意：本项目与 Limitless AI 没有官方关联，是一个独立实现的 Limitless API MCP 服务。