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Neurodock

Neurodock

本地服务
github.com/tlennon-ie生产力1818 周前更新

关于 Neurodock

Neurodock 是面向使用 Claude 的神经多样性职场人士的一组本地优先 MCP 服务及配套工具。组件提供工作记忆、时间与任务支持、职场语言翻译和防护机制;个人认知数据保留在本地。

主要功能

  1. 01持久化工作记忆与实体回忆
  2. 02时间、会话和休息管理
  3. 03将目标拆解为原子任务
  4. 04翻译职场表达
  5. 05检测反刍、过度专注和迎合
  6. 06用于安装和配置客户端的 CLI

适用场景

  1. 01在 Claude 对话中回忆此前的工作
  2. 02规划上午安排并管理休息
  3. 03将模糊目标拆解为小任务
  4. 04理解消息中的职场表达

MCP 相关

Neurodock 提供本地 MCP 服务,供 Claude Desktop、Claude Code 和 Cursor 等客户端通过 stdio 调用。无状态的翻译、防护和任务拆解工具也可通过托管 OAuth 端点使用。

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": {
"neurodock": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote"
]
}
}
}
启动命令npx -y mcp-remote

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
npmmcp-remote

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

NeuroDock

NeuroDock

一个认知基底,能记忆、把握节奏,并敢于拒绝。与神经多样性专业人士共同打造,而非为他们打造。

许可证 AGPL-3.0-or-later Python 3.11+ Node 22+ @neurodock/cli 在 npm 上的版本 neurodock-mcp-* 在 PyPI 上的版本

跨平台 原生支持 MCP 默认本地优先 无遥测 自我认定即可

5 秒快速了解

  • **功能:**为 Claude 提供工作记忆、时间感知、防止反复思虑的护栏,以及解读企业沟通模糊表达的翻译工具。
  • **适用人群:**神经多样性人士——只需自我认定,无需诊断,也没有准入门槛。
  • **安装方式:**运行下面的一条命令即可。

NeuroDock 可接入 Claude Desktop / Claude Code / Cursor(任何支持 MCP 的 客户端)。默认本地优先。无遥测。采用 AGPL-3.0-or-later 许可证。

各部分如何协同工作

你像往常一样与 Claude 聊天。在底层,Claude 会调用 NeuroDock 的本地 MCP 服务;它们读取和写入你的本地存储;处理结果会返回到 Claude 的回复中。

请求路径:你与 Claude 对话;Claude 调用五个 NeuroDock MCP 服务(chronometric、cognitive-graph、task-fractionator、translation、guardrail)以及 evals 测试框架;它们读取和写入本地计算机上的 ~/.neurodock;结果返回到 Claude 的回复中。默认全部在本地运行,无遥测,你的数据仍属于你。

所有内容都在你的笔记本电脑上运行。除非你明确启用云端选项,否则任何内容都不会离开你的设备。

三步安装 NeuroDock:1)运行 npx @neurodock/cli@latest install-all(不到 5 分钟)。2)完全退出 Claude,使用 Cmd+Q 或 Ctrl+Q,以便 Claude 重新读取 MCP 配置(30 秒)。3)开始与 Claude 对话——例如,问“我昨天在做什么?”

## 安装
npx --yes @neurodock/cli@latest install-all

一条命令即可。它会通过 pip 安装五个 MCP 服务(以及 neurodock-evals 测试框架),为 Claude Desktop / Claude Code / Cursor 配置连接,并在 ~/.neurodock/profile.yaml 中创建一个入门配置文件。

然后,在任意对话中尝试以下任意提示词:

What was I working on yesterday?
Plan my morning.
Decompose this goal into atomic tasks.

Claude 会在底层调用 MCP 工具;你只需直接对话。

🛑 首次使用注意:测试前请完全退出 Claude

Claude 只会在启动时读取 MCP 配置。仅关闭窗口还不够。 这是人们最常遇到的静默故障。

  • macOS: Cmd + Q(或选择 Claude 菜单 → 退出 Claude)。
  • Windows: 右键点击系统托盘中的 Claude 图标 → 退出。
  • Linux: 终止进程(pkill -f Claude 或从系统托盘退出)。

然后重新打开 Claude,并尝试上面的提示词。

需要 Python 3.11+ 和 Node 22+。支持 macOS、Linux 和 Windows。

为什么用 @latest? 如果你之前运行过 npm install -g @neurodock/cli, npx 会静默复用该较旧的全局安装,而不会获取当前版本——旧版本没有 install-all。 @latest 标签会强制 npx 每次都从 npm registry 获取版本。我们在 update 中使用它也是出于同样的原因。

想分步骤安装吗?

NeuroDock 分布在两个 registry 中:PyPI 上的 Python MCP 服务(MCP = Model Context Protocol,即允许 Claude 调用本地工具的标准),以及 npm 上面向用户的 CLI。CLI 会封装其他所有功能。

1. 安装六个 MCP 服务

pip install neurodock-mcp-chronometric neurodock-mcp-cognitive-graph neurodock-mcp-task-fractionator neurodock-mcp-translation neurodock-mcp-guardrail neurodock-evals

2. 将它们接入支持 MCP 的客户端

npx --yes @neurodock/cli@latest init

它会检测 Claude Desktop、Claude Code 或 Cursor,并自动写入服务条目。

3. 重启 Claude(完全退出,而非关闭窗口——见上方提示)。

关于 neurodock 命令——它位于 npm 的 @neurodock/cli 中,不在 PyPI 上。 pip install 步骤会安装 Claude 通过 stdio 调用的 MCP 服务二进制文件;CLI 则是独立的。运行它有两种方式:

# Option A — run via npx, no install
npx --yes @neurodock/cli@latest doctor

# Option B — install once, call 'neurodock' from anywhere
npm install -g @neurodock/cli
neurodock doctor

@neurodock/cli 提供:init、doctor、validate、update、sync、 uninstall、host install、host uninstall、profile show、 profile validate、install-all、install-hooks、examples、 plugin add/remove/list/enable/disable/validate。

主动防护栏(可选,推荐)

NeuroDock 默认会等你主动询问。这种设计并不理想——处于高度专注状态的 ND 用户,恰恰最不容易记得运行休息工具。只需一条命令即可启用:

neurodock install-hooks --self-test

这会将一个小型 Python 脚本(随附、仅使用标准库,无需额外安装)接入 Claude Code 的钩子系统。之后,它会在每次工具调用时静默运行,并在触发相应模式时自动启用计时、反刍和谄媚倾向检测。下一条提示词中会显示一行 stderr 横幅——绝不会阻止操作,随时可以关闭。

如需跨主机覆盖(包括在凌晨 02:00 于终端中工作时),请添加独立守护进程:

neurodock install-hooks --install-daemon --self-test

这会注册一个按用户配置的自动启动项(Windows 上为 HKCU Run、macOS 上为 LaunchAgent、Linux 上为 systemd --user)。守护进程每 5 分钟轮询一次,并显示操作系统原生通知。

随时可以选择退出:

neurodock install-hooks --uninstall          # removes both
export NEURODOCK_GUARDRAILS=off              # disables without removing

浏览器扩展也内置了等效功能(Phase 2 看门狗)——默认启用,可通过弹出窗口的 Settings 选项卡在 chrome.storage.local 中切换。

有关此功能的设计和退出选项矩阵,请参阅 docs/.../proactive-guardrails。

想在完全不从 PyPI/npm 安装的情况下查看其运行效果? TESTING_LOCAL.md 介绍了从克隆仓库开始的操作步骤。

更喜欢插件、一键安装的桌面扩展,还是 MCP Registry?

上面的 install-all 命令是推荐方式。同一批服务也通过三个标准渠道分发——它们安装的都是相同的本地 stdio 服务,因此你可以选择最适合自己客户端的方式:

Claude Code 插件 — 一步即可安装包含五个 MCP 服务 以及 一组适用于 ND 用户的技能。需要 uv(服务通过 uvx 运行)。

/plugin marketplace add tlennon-ie/neurodock
/plugin install neurodock@neurodock

Claude Desktop 扩展(.mcpb) — 一键安装,无需编辑配置。每个服务在 mcpb/ 下都有一个安装包;使用 npx @anthropic-ai/mcpb pack mcpb/neurodock-mcp-translation 构建,然后将 .mcpb 拖到 Claude Desktop → Settings → Extensions。需要 uv。

官方 MCP Registry — 每个服务都附带一个 server.json,并发布到 registry.modelcontextprotocol.io 的 io.github.tlennon-ie/* 命名空间下,支持 MCP 的客户端可以直接发现这些服务。

托管远程服务(无需安装) — 无状态工具(翻译、防护栏和 decompose)也通过 OAuth 在托管的 HTTPS 端点上提供,因此无需本地安装,也无需 uv 即可使用:

https://mcp.neurodock.org/mcp

在 Claude(claude.ai 或 Desktop)中,前往 Settings → Connectors → Add custom connector → 粘贴该 URL → 按提示完成登录。八个无状态工具会立即显示。还提供一个可选的记忆功能界面(enable_hosted_storage、connect_byos_storage、record_fact、recall_entity,等等),但只有在你明确为已登录账户启用存储后才会生效。个人认知图谱和神经类型档案绝不会托管——它们始终保留在本地安装中。完整操作指南:托管服务。

托管远程服务现已在 mcp.neurodock.org 上线。

更新

npx --yes @neurodock/cli@latest update

只需一条命令。升级全部六个 MCP 服务(pip install --upgrade / uv tool install),刷新已接入的客户端配置,并重新注册可选的原生消息传递主机。支持与 install-all 相同的标志(--client、--profile、--installer、--dry-run、--no-native-host、--yes)。

浏览器扩展会通过 Chrome / Firefox / Edge 商店自动更新;侧载用户需运行 git pull 并重新构建。

更新后,请完全退出 Claude,让它重新读取 MCP 配置——首次安装后也需要这样做。

只想调整客户端配置,而不更改软件包版本? 请使用 neurodock sync。

实际演示

真实会话中的认知基底——你像平常一样与 Claude 对话; 在幕后,它会调用 NeuroDock 的 MCP 工具来记忆、把控节奏并拆解任务。

https://github.com/user-attachments/assets/bcbf65ce-88dd-4f83-8dc1-d56bdde01bed

浏览器扩展——在 Gmail、Slack 等平台上直接翻译公司黑话, 就在你阅读内容的地方进行,无需切回 Claude。

https://github.com/user-attachments/assets/5fa25044-923e-4c25-95bd-f1bd63fb3d6e

更喜欢文字版演示?请查看 Claude Desktop 演示。

浏览器扩展(可选)

我们还提供一个浏览器扩展,可在 Gmail、Slack、Linear、Notion、GitHub、Google Docs 和 Outlook 上直接翻译公司黑话。它调用 MCP 服务公开的相同翻译工具,但会在你真正需要的地方提供这些工具——通过一个悬浮的“翻译”按钮和右键菜单——这样你就不必为了弄懂“我们稍后再讨论这个”而切回 Claude。

你可以选择 LLM 提供商。共有五种选项:Ollama(本地,默认)、LM Studio(本地)、OpenRouter(包括其自动路由器)、Anthropic、OpenAI。 如果需要 API 密钥,该密钥会保存在 chrome.storage.local 中,绝不会离开设备。

商店上架仍在等待中(上架准备工作已完成;开发者账号和截图尚未就绪)。在此之前,请手动加载:

  1. 构建:pnpm --filter @neurodock/extension-browser run build
  2. Chrome / Edge:前往 chrome://extensions,开启开发者模式, 点击 加载已解压的扩展程序,并选择 packages/extension-browser/.output/chrome-mv3/。
  3. Firefox:前往 about:debugging,点击 此 Firefox → 加载 临时附加组件,并选择 packages/extension-browser/.output/firefox-mv3/ 中的 manifest.json。

各提供商的完整设置演示请参阅 packages/extension-browser/README.md。

包含内容

NeuroDock 围绕三大支柱构建。每个支柱都由小型、 相互独立的软件包组成,你可以单独使用,也可以一起使用。

flowchart TB
  subgraph cognitive[Cognitive substrate]
    chrono[mcp-chronometric<br/>time + sessions]
    cgraph[mcp-cognitive-graph<br/>memory]
    frac[mcp-task-fractionator<br/>decomposition]
  end
  subgraph comms[Communication layer]
    trans[mcp-translation<br/>tone + meetings]
    ext[extension-browser<br/>Gmail, Slack, ...]
  end
  subgraph safety[Clinical guardrails]
    guard[mcp-guardrail<br/>rumination / hyperfocus / sycophancy]
    clin[clinical<br/>heuristic library]
  end
  skills[skills/<br/>six markdown bundles] --> cognitive
  skills --> comms
  skills --> safety
  cli[cli/<br/>install + manage] --> cognitive
  cli --> comms
  cli --> safety
更喜欢目录树?点击展开。
neurodock/
├── packages/
│ ├── mcp-chronometric/      Time + session + break management
│ ├── mcp-cognitive-graph/   Persistent memory + entity recall (SQLite)
│ ├── mcp-task-fractionator/ Decompose vague goals into atomic tasks
│ ├── mcp-translation/       Corporate-speak translator (MCP + browser ext)
│ ├── mcp-guardrail/         Rumination / hyperfocus / sycophancy detectors
│ ├── skills/                Six SKILL.md bundles activating on phrases
│ ├── extension-browser/     WXT-built Chrome / Firefox / Edge extension
│ ├── native-host/           Optional native messaging host (extension <-> profile.yaml)
│ ├── cli/                   `npx neurodock init` and friends
│ ├── core/                  Shared types, profile schema, plugin spec
│ ├── clinical/              Heuristic library for the guardrail server
│ └── evals/                 Eval harness + corpus contribution pipeline
├── docs/                    Astro Starlight site (deploys to docs.neurodock.org)
├── plugins/                 Drop your own plugins here; auto-discovered
└── profiles/                Curated profile presets

状态

公开预览版已发布。 三大基底支柱(认知、 沟通、护栏)均已构建、合并至 main,并可从 npm + PyPI 安装。最新基底标签:v0.7.3。

MCP 服务(PyPI)
  • neurodock-mcp-chronometric — 5 个工具,22 项测试,mypy --strict。
  • neurodock-mcp-cognitive-graph — 4 个工具,SQLite + sqlite-vec
    • fastembed;4 级解析级联(精确 → 别名 → 模糊 → 嵌入)。 最新补丁改进了 record_fact 的错误提示,不再因输入形状错误 而泄露原始 Pydantic 跟踪信息。
  • neurodock-mcp-task-fractionator — 2 个工具,32 项测试;ISO 8601 时长规范。
  • neurodock-mcp-translation — 4 个工具,29 项测试;确定性 基线加上 LLM 优化层。
  • neurodock-mcp-guardrail — 三种检测器均已上线:反刍、 过度专注、迎合(48 项测试,公开启发式规则)。
  • neurodock-evals — 气隙隔离测试框架,10 个种子语料示例, 贡献流程。
  • neurodock-clinical — 保留名称;可导入的检测器库 (目前是存根)。
CLI + 浏览器界面(npm)
  • @neurodock/cli — 7 组共 19 个动词:init、install-all、 examples、doctor、validate、update、sync、uninstall、 host install/uninstall、profile show/validate、install-hooks、 plugin add/remove/list/enable/disable/validate。install-hooks 会将主动防护钩子接入 Claude Code,并可选择注册独立守护进程。
  • @neurodock/core — 配置文件架构和插件协议清单 (JSON Schema 2020-12)。
  • @neurodock/native-host — 用于扩展 ↔ 配置文件同步的可选 Chrome Native Messaging 主机。
  • @neurodock/extension-browser — 面向 Chrome / Firefox / Edge 的 WXT MV3 构建版本。已接入 7 个网站。支持 5 个真正的大模型提供方:Ollama、LM Studio、Anthropic、OpenAI、OpenRouter。包含 Phase 2 主动监控程序,可检测过度专注 / 深夜使用 / 单一主机反复思虑等信号。 尚未发布到应用商店。
技能 + 文档
  • 6 个首发技能 — adhd-daily-planner、audhd-context-recovery、 ocd-decision-finalizer(测试版)、hyperfocus-formatter、visual-organizer、 asd-meeting-translator。
  • 文档站点 — 可成功构建(Astro Starlight),部署至 docs.neurodock.org。
仍未推进
  • 浏览器商店提交 — Chrome Web Store、Firefox Add-ons、Edge Add-ons 的开发者账号和截图;需手动完成。

现在如何实际测试

TESTING_LOCAL.md — 逐步指南,说明如何从克隆的代码库运行程序并连接到你的 Claude Desktop,只需约 5 分钟。

文档

文档站点位于 docs.neurodock.org。 源文件位于 docs/src/content/docs/。若要在本地预览:

pnpm --filter @neurodock/docs run dev
# opens http://localhost:4321

架构

底层系统分为三大支柱:

  1. 认知底层 — 外化执行功能(时间、记忆、任务拆解)。MCP 服务:chronometric、cognitive-graph、 task-fractionator。
  2. 沟通层 — 转译企业沟通中的模糊表述;按语域调整待发送消息的语气;整理会议文字记录。MCP 服务:translation。浏览器扩展会在 Gmail / Slack / Linear / Notion / GitHub / Docs / Outlook 中提供相同的提示词。
  3. 临床防护机制 — 检测并干预反复思虑 (重复验证循环)、过度专注(逐步加强的会话时长提醒)和谄媚迎合(无条件赞同)。MCP 服务:guardrail。 启发式规则公开可审计,详见 ETHICS.md。

所有三层均通过大模型客户端已支持的同一 MCP 协议协同工作。这里没有“NeuroDock 应用”——界面就是你的 Claude 客户端。

设计依据见 docs/decisions/:

  • ADR 0001 — chronometric 工具设计
  • ADR 0002 — cognitive-graph 工具设计
  • ADR 0003 — task-fractionator 工具设计
  • ADR 0004 — 配置文件架构
  • ADR 0005 — translation 工具设计
  • ADR 0006 — guardrail 工具设计
  • ADR 0007 — 插件协议
  • ADR 0008 — 分发与远程策略

贡献

CONTRIBUTING.md 提供了欢迎指南和入门指引。根据你想做的事,选择适合的方向:

最快的第一个 PR(约 15 分钟):

  • 为现有技能添加测试(packages/skills/<name>/tests/)
  • 添加种子评估示例(packages/evals/corpora/translation/)
  • 改进工具的参数描述(大模型会使用这些描述——描述越清晰,工具使用效果越好)

一个下午即可完成的 PR:

  • 编写新技能——由特定短语触发的 Markdown 套件。复制任意 packages/skills/<name>/ 作为模板;参见 docs/src/content/docs/contribute/write-a-skill.mdx。
  • 优化任务分解启发式规则(正则表达式/领域关键词映射)。
  • 为 mcp-cognitive-graph 添加新的实体解析启发式规则(例如,语音学规则)。

需要数天的 PR:

  • 按照 ADR 0007 插件协议构建树外插件(技能/MCP 服务/配置档案/翻译包/语言包/主题)。参见 docs/src/content/docs/contribute/write-a-plugin.mdx。
  • 翻译语言包(例如,爱尔兰英语、德语直率表达规范、日语敬语)。

无需编写代码:

  • 添加来自你自己的公司收件箱的匿名评估示例。贡献流程位于 packages/evals/,这是影响力最大的非代码贡献。

所有 PR 都会运行 CI:pnpm turbo run lint typecheck test build + uv run pytest

  • uv run mypy --strict packages/...。每个已发布的包都有自己的 CHANGELOG。在 PR 标题中使用 Conventional Commits(feat:、fix:、docs:、test:、chore:、ci:)。

宣言(简版)

  1. 降低用户和贡献者的参与门槛。
  2. 默认本地优先;云端为可选项。
  3. 用户拥有最终决定权。 自我认同即足够。
  4. 优先采用可组合设计,而非单体设计。 不创建包罗万象的模块。
  5. 在适当情况下拒绝。 助长反刍、过度专注或焦虑的 AI 是一种退步,而不是功能。

完整内容见 MANIFESTO.md。伦理框架见 ETHICS.md。治理规范见 GOVERNANCE.md。

许可证

AGPL-3.0-or-later。插件必须声明与 AGPL 兼容的许可证才能加载——SPDX 白名单见 ADR 0007。

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。