Model Context Protocol (MCP) Server for NF-OSI

NF-OSI 的 Model Context Protocol (MCP) 服务

一组 MCP 服务，可让你的 AI 助手访问 NF-OSI 资源和工具。

可用服务

nfty（Python）

用于 Synapse 数据整理工作流的实用工具。让 AI 助手能够：

• 查询 Synapse 数据集并提取元数据
• 根据 JSON 架构验证元数据
• 将元数据作为 Synapse 注释提交
• 审查并分类 Synapse 项目
• 获取数据共享计划

状态：✅ 已可用于生产环境 语言：Python 3.8+ 依赖项：synapseclient、mcp、requests、jsonschema

memory（即将推出）

面向 NF-OSI 的机构记忆与知识库。保留以下内容：

• 来自官方文档以及 Slack 等来源的团队历史和设计决策
• 从长期团队成员处收集的隐性知识
• 标准操作流程和常见模式
• 数据整理决策的历史背景
• 特定项目的背景信息和对话状态

状态：🚧 正在开发 语言：待定

概述

此存储库采用单体仓库结构，包含多个独立的 MCP 服务。每个服务都：

• 自成一体，拥有自己的依赖项
• 可独立安装和使用
• 可使用不同的编程语言编写
• 遵循 MCP 协议，以便集成 AI 助手

快速开始

安装

1. 克隆存储库

   git clone <repository-url>
   cd mcp-server
   

2. 安装你想使用的服务

   每个服务都在其子目录中提供独立的安装说明：

   • nfty 安装说明
   • memory 安装说明（可用后）

   你可以同时安装和使用多个服务——它们作为独立进程运行。

配置

在 MCP 客户端中分别配置每个服务。你可以启用一个或多个服务。

对于 Claude Desktop

将以下内容添加到 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

{
  "mcpServers": {
    "nfty": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "/absolute/path/to/mcp-server", "nfty"],
      "env": {
        "SYNAPSE_AUTH_TOKEN": "your-synapse-personal-access-token"
      }
    }
  }
}

重要：将 /absolute/path/to/mcp-server 替换为你的存储库实际路径。

多个服务示例：

{
  "mcpServers": {
    "nfty": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "/absolute/path/to/mcp-server", "nfty"],
      "env": {
        "SYNAPSE_AUTH_TOKEN": "your-synapse-personal-access-token"
      }
    },
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp-server/memory/build/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

注意：每个服务都作为独立进程运行。你可以通过在配置中添加或移除服务来启用或禁用它们。

#### For Other MCP Clients

Refer to your client's documentation for MCP server configuration. Each server's configuration follows this pattern:

**For nfty (Python):**
- **Command**: `uvx`
- **Args**: `["--from", "/path/to/mcp-server", "nfty"]`
- **Environment**: `SYNAPSE_AUTH_TOKEN` with your token

**For memory (Node.js example):**
- **Command**: `node`
- **Args**: `["/path/to/mcp-server/memory/build/index.js"]`
- **Environment**: Server-specific env vars

**For compiled servers (Go/Rust example):**
- **Command**: `"/path/to/mcp-server/server-name/bin/executable"`
- **Args**: `[]` (or server-specific args)
- **Environment**: Server-specific env vars

### Verify Installation

Test each server directly:

**nfty:**
```bash
export SYNAPSE_AUTH_TOKEN="your-token"
uvx --from . nfty

服务将启动并等待 MCP 协议消息。按 Ctrl+C 停止。

**其他服务：**有关具体测试说明，请参阅各服务的 README。

使用方法

完成配置后，你的 AI 助手即可访问每个已启用服务提供的 nifty 工具。

有关具体功能和使用示例，请参阅各服务的文档：

• nfty 文档
• memory 文档（可用后）

开发

运行测试

测试

• 请参阅各服务专属目录中的测试
• AI Agent 测试：

# Requires goose
export SYNAPSE_AUTH_TOKEN=$SYNAPSE_AUTH_TOKEN
goose run --recipe tests/curator_tester.yaml

添加新工具

nfty

1. 在 mcp_server.py 的 list_tools() 中添加工具定义
2. 实现异步处理函数
3. 将处理函数添加到 call_tool() 分发器
4. 更新 TOOLS.md 中的文档
5. 更新 tests/curator_tester.yaml 中的测试提示词