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Note Manager MCP Server for Claude Desktop

Note Manager MCP Server for Claude Desktop

本地服务
github.com/ximanta记忆与知识073 周前更新

关于 Note Manager MCP Server for Claude Desktop

Note Manager MCP Server 为 Claude Desktop 和其他集成 MCP 的 Agent 提供笔记管理工具,可列出、新增、删除和搜索笔记。笔记仅保存在内存中,服务器重启后不会保留。

主要功能

  1. 01查看用户的所有笔记
  2. 02添加带日期时间的笔记
  3. 03按 ID 删除笔记
  4. 04按关键词搜索笔记
  5. 05按日期搜索笔记

适用场景

  1. 01在 Claude 对话中查看笔记
  2. 02记录带日期的主题笔记
  3. 03按关键词或创建日期查找笔记
  4. 04按 ID 删除笔记

MCP 相关

向 MCP 客户端提供笔记列表、新增、删除和搜索工具。文档介绍了在 Claude Desktop 中安装该服务端的方法。

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

Claude Desktop 的 Note Manager MCP 服务

适用于笔记管理应用的 MCP 服务,可与集成了 MCP 客户端的 Agent 配合使用——已通过 Claude Desktop 测试,让你能在与 Claude 对话时管理笔记。

功能

  • 查看用户的所有笔记
  • 添加带有自动日期时间戳的新笔记
  • 按 ID 删除笔记
  • 按关键词搜索笔记
  • 按日期搜索笔记

安装

前提条件
  • Python 3.10 或更高版本
  • Claude Desktop 应用
设置步骤
  1. 安装 uv(Python 包管理器)

    pip install uv
    
    # On Windows
    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    
  2. 创建项目目录

    uv init note-manager-mcp-server
    cd note-manager-mcp-server
    
  3. 添加 MCP CLI

    uv add "mcp[cli]"
    
  4. 创建 main.py

    在项目目录中创建一个 main.py 文件,并加入笔记管理服务代码。(请参阅实现详情部分,了解需要包含的内容)

  5. 在 Claude Desktop 中安装服务

    uv run mcp install main.py
    
  6. 重启 Claude Desktop

    • 在任务管理器中关闭所有正在运行的 Claude 实例
    • 重启 Claude Desktop
    • 现在应该可以在 Claude 中看到可用的笔记管理工具

实现详情

该服务向 Claude 提供以下工具:

  • get_notes(user_id):获取用户的所有笔记
  • add_note(user_id, note):添加带有当前日期的新笔记
  • delete_note_by_id(user_id, note_id):按 ID 删除指定笔记
  • search_notes(user_id, keyword):按关键词搜索笔记
  • search_notes_by_date(user_id, date):按创建日期查找笔记

数据在会话期间存储于内存中。

用法

安装完成后,你可以通过以下方式在 Claude Desktop 中使用笔记管理器:

  • “显示我的笔记”
  • “添加一条关于 [topic] 的新笔记”
  • “删除 ID 为 [note_id] 的笔记”
  • “查找关于 [keyword] 的笔记”
  • “显示 [date] 的笔记”

Claude 将使用相应的工具来管理你的笔记。

启动 MCP Inspector

uv run mcp dev main.py

注意

这是一个使用内存存储的简单实现。服务重启后,笔记不会保留。

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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。