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req-refine MCP server

req-refine MCP server

本地服务
github.com/daniyuu开发工具087 周前更新

关于 req-refine MCP server

ReqRefine 是通过策略性提问收集需求并将对话整理为结构化规格的 MCP 对话服务。README 还介绍了笔记存储、笔记摘要提示词和添加笔记的工具。

主要功能

  1. 01通过提问引导需求探索
  2. 02将对话整理为结构化规格
  3. 03将笔记作为资源存储
  4. 04按风格选项生成笔记摘要
  5. 05添加笔记并通知客户端变更

适用场景

  1. 01在需求探索中挖掘隐含需求
  2. 02将需求讨论整理为规格
  3. 03保存需求会议笔记
  4. 04简要或详细总结已存笔记

MCP 相关

通过 `note://` URI 方案提供笔记资源,提供带可选风格参数的 `summarize-notes` 提示词,以及会更新状态并通知客户端资源变更的 `add-note` 工具。

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

req-refine MCP 服务

ReqRefine 是一项 MCP 对话服务,通过策略性提问来完善需求收集。它引导用户揭示全面需求、发现隐含需求,并将对话转化为结构化规格说明。ReqRefine 将需求收集从单向访谈转变为协作式探索过程。

组件

资源

该服务实现了一个简单的笔记存储系统,包含:

  • 用于访问单条笔记的自定义 note:// URI 方案
  • 每个笔记资源都有名称、描述和 text/plain MIME 类型
提示词

该服务提供一个提示词:

  • summarize-notes:为所有已存储的笔记生成摘要
    • 可选的 "style" 参数,用于控制详细程度(简洁/详细)
    • 生成将所有当前笔记与风格偏好相结合的提示词
工具

该服务实现了一个工具:

  • add-note:向服务添加一条新笔记
    • 接受 "name" 和 "content" 作为必填字符串参数
    • 更新服务状态,并通知客户端资源变更

配置

[TODO: 添加特定于此实现的配置详情]

快速开始

安装
Claude Desktop

在 MacOS 上:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

开发版/未发布服务配置 ``` "mcpServers": { "req-refine": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "D:\code\mcp-server-req-refine", "run", "req-refine" ] } } ```
已发布服务配置 ``` "mcpServers": { "req-refine": { "command": "uvx", "args": [ "req-refine" ] } } ```

开发

构建和发布

准备分发软件包:

  1. 同步依赖项并更新锁定文件:
uv sync
  1. 构建软件包分发文件:
uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码分发包和 wheel 分发包。

  1. 发布到 PyPI:
uv publish

注意:你需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据:

  • 令牌:--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
  • 或用户名/密码:--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD
调试

由于 MCP 服务通过 stdio 运行,调试可能颇具挑战。为获得最佳调试体验,我们强烈建议使用 MCP Inspector。

你可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory D:\code\req-refine run req-refine

启动后,Inspector 会显示一个 URL,你可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。

评论

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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。