MCP-Server de Mapas Mentais

Name: MCP-Server de Mapas Mentais
Author: marioluciofjr

本地服务

github.com/marioluciofjr科研与教育766 周前更新

代码仓库

关于 MCP-Server de Mapas Mentais

MCP-Server de Mapas Mentais 是一款 Python MCP 服务，为学生、教师和专业人士生成思维导图。六种工具涵盖演示、比较、入门与进阶知识、问题分析和内容复习。

主要功能

01生成演示用思维导图
02比较两个主题
03梳理入门知识
04梳理进阶知识
05分析主题相关问题
06生成复习用思维导图

适用场景

01为演示准备主题导图
02以可视化方式比较两个主题
03整理入门或进阶学习材料
04分析问题或复习内容

MCP 相关

向 MCP 客户端（包括 Claude Desktop）提供六种思维导图生成工具：apresenta、compara、inicial、intermediario、problemas 和 revisa。

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。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "mapas_mentais_mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli"
      ]
    }
  }
}

启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npm@smithery/clistdio

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

思维导图 MCP 服务

一个动态 MCP 服务管理服务，可动态创建、运行和管理 Model Context Protocol（MCP）服务。该服务本身也充当 MCP 服务，并以子进程的形式启动和管理其他 MCP 服务，从而构建灵活的 MCP 生态系统。

简介

mapas_mentais 项目是一个 Python 应用，可自动生成思维导图，帮助用户学习、复习、比较和展示各种主题。
系统采用 MCP 服务的理念，通过 Claude 模型与 Claude Desktop 直接交互并提供见解。
本项目适合希望以直观、高效的方式整理想法的学生、教师和专业人士；它易于扩展，也可与其他自动化系统或虚拟助手集成。

项目结构

这个项目的构想源自 UFG（戈亚斯联邦大学）教授 Sandeco Macedo 对 MCP 的讲解，相关内容收录于书籍 MCP e A2A para Leigos 。这是一个简单的 MCP 服务，仅使用 FastMCP 包，同时遵循 Anthropic 官方仓库 Model Context Protol 中的指南。

此 MCP 服务使用的六种思维导图类型如下：

apresenta - 生成主题演示用的思维导图；
compara - 生成用于比较两个主题的思维导图；
inicial - 生成主题初级知识的思维导图；
intermediario - 生成主题中级知识的思维导图；
problemas - 生成用于分析主题相关问题的思维导图；
revisa - 生成主题内容复习用的思维导图。

使用的技术

要求

已安装 Python（版本 3.10 或更高）；
已安装 uv 包；
已安装 Claude Desktop。

如何在 Claude Desktop 中安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Mapas Mentais 服务：

npx -y @smithery/cli install @marioluciofjr/mapas_mentais_mcp --client claude

现在，我将详细介绍我在 Windows 11 上使用终端（快捷键 CTRL + SHIFT + '）的完整操作步骤，终端位于 VSCode 中：

安装最新版本的 Python
在 VSCode 中，我使用终端通过以下命令检查 Python 版本
```
python --version
```
然后，我使用以下命令安装 uv
```
pip install uv
```
为了确认一切正常，我使用了以下命令
```
uv
```

为了创建项目文件夹，我使用了以下命令

mkdir “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais”

重要

这并不意味着你必须使用相同的路径，你也可以使用其他路径，例如下面这个
  mkdir "C:\Users\seu_usuario\mapas_mentais"
或者，你也可以直接在 GitHub 上通过 Code > Download ZIP 下载此项目的 zip 文件到你的电脑

进入我刚刚创建的文件夹

cd “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\mapas_mentais”

我使用下面的命令打开另一个 VSCode 窗口，然后继续在该文件夹中执行其余命令
```
code .
```

重要

如果不想通过终端创建文件夹，可以在桌面或其他容易记住的位置新建一个文件夹，然后在 VSCode 中使用快捷键 CTRL + O 接着找到刚刚创建的文件夹，点击它并在 VSCode 中打开。你也可以直接将此仓库的整个文件夹导入 VSCode。

回到终端后，我使用下面的命令初始化一个新的 Python 项目，自动创建配置文件和依赖项
```
uv init
```
接着，我使用下面的命令创建一个独立的 Python 虚拟环境，以便安装项目依赖项
```
uv venv
```
为了激活 .venv，我使用了下面的命令
```
.venv\Scripts\Activate.ps1
```
添加项目所需的 MCP 依赖项
```
uv add mcp[cli]
```
使用下面的命令检查一切是否正常
```
uv run mcp
```

重要

如果终端中出现下面的信息，就表示一切正常

为了创建 server.py 文件，我使用了这个命令
```
uv init --script server.py
```

提示

你可能已经下载了此仓库的文件夹，因此此时 server.py 文件应该已经在 VSCode 中了。

我将下面的 MCP 服务 JSON 直接添加到 claude_desktop_config.json 文件中

"mapas_mentais": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "C://Users//meu_usuario//OneDrive//area_de_trabalho//mapas_mentais",
    "run",
    "server.py"
  ]
}

重要

如果你已正确安装 Claude Desktop，请按照以下路径在电脑上找到 claude_desktop_config.json 文件
14a. 打开 Claude Desktop 后，使用快捷键 CTRL + ,
14b. 点击 Desenvolvedor 选项卡，然后点击 Editar configuração
14c. 找到 claude_desktop_config.json 文件，并在 VSCode 中正确编辑
14d. 使用 CTRL + S 保存文件
14e. 关闭 Claude Desktop，等待几秒后重新打开
14f. 点击设置图标，确认 MCP 工具“mapas_mentais”已正确安装

工具名称分别为 "apresenta", "compara", "inicial", "intermediario", "problemas" e "revisa".