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Role-Specific Context MCP Server

Role-Specific Context MCP Server

本地服务
github.com/Chris-JuneAI 与智能体184 周前更新

关于 Role-Specific Context MCP Server

Role-Specific Context MCP Server 为 AI Agent 管理按角色划分的指令、语气和记忆。它提供预设及自定义角色,并按角色隔离相关上下文。

主要功能

  1. 01创建、更新和删除角色
  2. 02角色专属指令与语气
  3. 03按角色存储并检索相关记忆
  4. 04记忆 TTL 和角色容量限制
  5. 05为角色提供资源、工具和提示词

适用场景

  1. 01使用指定角色处理查询
  2. 02隔离不同 Agent 角色的记忆
  3. 03按角色调整 Agent 语气
  4. 04为专业任务创建自定义角色

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供角色信息和语气配置作为资源,提供角色及记忆操作工具,并提供基于角色的交互提示词。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

特定角色上下文 MCP 服务

一个 Model Context Protocol(MCP)服务,用于根据系统中的 Agent 角色定义和管理上下文边界。

概述

此 MCP 服务支持 AI Agent 的基于角色的上下文管理,让你可以:

  • 为每个 AI Agent(营销专家、歌曲创作者、行政助理等)设定明确的指令、目标和领域知识
  • 将与角色相关的记忆分区并限定范围,避免不同 Agent 角色之间相互干扰
  • 根据角色动态调整语气和风格(严肃、风趣、讽刺),并将语气配置预置到提示词中

功能

角色管理
  • 创建、更新和删除自定义角色
  • 提供具有特定专业领域的预定义角色
  • 设置角色专属的系统提示词和指令
  • 自定义语气配置
记忆管理
  • 存储角色专属记忆
  • 根据与当前查询的相关性检索记忆
  • 为记忆设置生存时间(TTL)
  • 设置每个角色的记忆数量限制
MCP 集成
  • 将角色作为 MCP 资源公开
  • 提供用于角色管理和查询处理的工具
  • 提供用于基于角色进行交互的提示词

入门

前置条件
  • Node.js 18+
  • OpenAI API 密钥
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/role-context-mcp.git
cd role-context-mcp

# Install dependencies
npm install

# Set up environment variables
echo "OPENAI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

# Build the project
npm run build
运行服务
# Run the MCP server
npm start

# Run the HTTP server for testing
npm run start:http
配置

可以通过修改 src/config.ts 配置服务。主要配置选项包括:

  • 默认角色及其属性
  • 可用的语气配置
  • 记忆管理设置
  • OpenAI 模型选择

MCP 集成

资源

此服务公开以下资源:

  • role://{roleId} - 特定角色的信息
  • role://tones - 可用的语气配置
工具

此服务提供以下工具:

  • process-with-role - 使用特定角色处理查询
  • create-role - 创建新角色
  • update-role - 更新现有角色
  • delete-role - 删除自定义角色
  • change-role-tone - 更改角色的语气
  • store-memory - 为特定角色存储记忆
  • clear-role-memories - 清除某个角色的所有记忆
提示词

此服务提供以下提示词:

  • role-{roleId} - 使用特定角色处理请求
  • create-custom-role - 创建新的自定义角色

使用示例

使用角色处理查询(MCP)
// Example of using the process-with-role tool
const result = await client.executeToolRequest({
  name: 'process-with-role',
  parameters: {
    roleId: 'marketing-expert',
    query: 'How can I improve my social media engagement?',
    customInstructions: 'Focus on B2B strategies'
  }
});
使用角色处理查询(HTTP API)
// Example of using the HTTP API
const response = await axios.post('http://localhost:3000/process', {
  roleId: 'marketing-expert',
  query: 'How can I improve my social media engagement?',
  customInstructions: 'Focus on B2B strategies'
});

console.log(response.data.response);
创建自定义角色
// Example of using the create-role tool
const result = await client.executeToolRequest({
  name: 'create-role',
  parameters: {
    id: 'tech-writer',
    name: 'Technical Writer',
    description: 'Specializes in clear, concise technical documentation',
    instructions: 'Create documentation that is accessible to both technical and non-technical audiences',
    domains: ['technical-writing', 'documentation', 'tutorials'],
    tone: 'technical',
    systemPrompt: 'You are an experienced technical writer with expertise in creating clear, concise documentation for complex systems.'
  }
});

许可证

MIT

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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。