MindMesh MCP Server

MindMesh MCP 服务

一款模型上下文协议（MCP）服务实现，通过场相干性优化创建受量子启发的 Claude 3.7 Sonnet 实例群。此服务借助多个协同工作的专用大模型实例及其涌现特性，增强推理能力。

功能

• 受量子启发的场计算：使用基于场的模型，维持 Claude 实例之间的相干性
• WebContainer 集成：用于执行的全栈沙盒环境
• PGLite 向量存储：搭配 pgvector 扩展的高效向量数据库
• 多种 Claude 专项实例：各实例专注于模式识别、信息综合和推理
• 相干性优化：从多个实例中选出相干性最高的输出
• 扩展思考支持：可选的 128k token 思考能力
• 实时查询更新：通过 PGLite 实时扩展发送实时相干性通知
• VoyageAI 嵌入：使用 VoyageAI 最先进的模型（voyage-3-large）生成高质量嵌入

前提条件

• Node.js 18.x 或更高版本
• 可访问 Claude 3.7 Sonnet 的 Anthropic API 密钥
• VoyageAI API 密钥（可选，但建议提供，以获得更好的嵌入效果）

安装

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/wheattoast11/mcp-mindmesh.git
   cd mcp-mindmesh
   

2. 安装依赖项：

   npm install
   

3. 复制模板并创建 .env 文件：

   cp .env.template .env
   

4. 编辑 .env，添加 Anthropic API 密钥、VoyageAI API 密钥（可选），并根据需要调整其他设置。

使用方法

启动服务

构建并启动服务：

npm run build
npm start

在开发模式下启用自动重新加载：

npm run dev

连接到服务

你可以使用任何 MCP 客户端连接到此 MCP 服务，例如：

1. 适用于 Windows 的 Claude Desktop 应用程序（Anthropic 官方客户端）
2. Cursor IDE 的 Agent 功能
3. Cline VSCode 扩展
4. 任何其他兼容 MCP 的客户端

默认情况下，服务将在 http://localhost:3000 上提供（或使用你在 .env 文件中指定的端口）。

使用推理工具

此服务提供的主要工具是 reason_with_swarm。此工具接收提示词，将其交由多个专用 Claude 实例处理，并返回相干性最高的结果。

在 Claude Desktop 中的使用示例：

Please use the swarm to analyze the relationship between quantum field theory and consciousness.

配置选项

所有配置选项都可以在 .env 文件中设置：

环境变量	说明	默认值
ANTHROPIC_API_KEY	你的 Anthropic API 密钥	（必填）
VOYAGE_API_KEY	你的 VoyageAI API 密钥	（可选）
PORT	HTTP 服务端口	3000
STDIO_TRANSPORT	使用 stdio 传输，而非 HTTP	false
CLAUDE_INSTANCES	群中的 Claude 实例数量	8
USE_EXTENDED_THINKING	启用 128k 扩展思考	true
COHERENCE_THRESHOLD	最低相干性阈值	0.7
EMBEDDING_MODEL	要使用的 VoyageAI 嵌入模型	voyage-3-large
DB_PATH	PGLite 数据库路径	"idb://mindmesh.db"
DEBUG	启用调试日志	false

架构

服务架构由以下部分组成：

1. MCP 服务层：实现模型上下文协议（2025-03-26 规范）
2. WebContainer 层：提供用于执行的沙盒环境
3. PGLite 向量数据库：使用 pgvector 扩展存储状态向量
4. Claude 群层：管理多个专用 Claude 实例
5. 量子场层：处理场相干性和优化
6. 嵌入层：使用 VoyageAI 模型生成高质量嵌入

请求按以下方式流经这些层：

Client Request → MCP Server → Swarm Processing → Claude API → Coherence Optimization → Response

高级功能

Web Container 集成

此服务使用 WebContainer 技术提供完全沙盒化的环境，包括：

• 隔离的执行环境
• 全栈能力
• 文件系统访问
• 网络通信

带向量扩展的 PGLite

PGLite 提供：

• 编译为 WebAssembly 的客户端 PostgreSQL 数据库
• 通过 pgvector 扩展执行向量操作
• 用于实时更新的实时查询通知
• 跨会话持久存储

场一致性优化

一致性优化系统：

1. 通过多个专用 Claude 实例处理查询
2. 为每个响应生成状态向量
3. 计算各实例之间的一致性指标
4. 选择一致性最高的输出
5. 在向量数据库中维护动态场状态

VoyageAI 嵌入

该服务使用 VoyageAI 最先进的嵌入模型，以实现：

• 高质量的状态向量生成
• 更准确的一致性计算
• 更出色的场建模与优化

如果没有可用的 VoyageAI API 密钥，该服务会回退到更简单的确定性嵌入方法。

开发

项目结构

• src/index.ts：主入口点
• src/server.ts：核心服务实现
• .env：配置文件
• package.json：依赖项和脚本

构建

npm run build

这会将 TypeScript 编译为 dist 目录中的 JavaScript。

测试

npm test

许可证

MIT

致谢

本项目使用了以下技术：

• Model Context Protocol（2025-03-26 规范）
• Anthropic Claude API
• VoyageAI Embeddings
• WebContainer API
• PGLite
• ElectricSQL vector extension