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api-changelog

api-changelog

本地服务
github.com/weiseer开发工具022 周前更新
代码仓库

关于 api-changelog

api-changelog 是面向 AI Agent 的 SDK 版本与破坏性变更追踪 MCP 服务，覆盖多个 AI、Web 和 MCP 相关包。它提供预分类的变更记录及版本检查工具。

主要功能

  1. 01查询受追踪包及最新版本
  2. 02查看包的近期破坏性变更
  3. 03筛选近期破坏性变更
  4. 04检查版本落后情况及升级影响

适用场景

  1. 01在升级 SDK 前评估破坏性变更
  2. 02查看依赖包的最新版本和近期变更

MCP 相关

这是一个 stdio MCP 服务，为 AI Agent 提供 SDK 版本、破坏性变更记录及版本检查工具。

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "weiseer-api-changelog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@weiseer/api-changelog-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_CHANGELOG_URL": "<API_CHANGELOG_URL>",
        "API_CHANGELOG_LOCAL_ONLY": "<API_CHANGELOG_LOCAL_ONLY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y @weiseer/api-changelog-mcp
需要配置的环境变量
API_CHANGELOG_URLOverride remote snapshot URL
API_CHANGELOG_LOCAL_ONLYSkip remote fetch

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
npm@weiseer/api-changelog-mcp0.1.1

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
ecosystemstring否例如：npm、pypi、cargo

详细介绍

@weiseer/api-changelog-mcp

SDK 破坏性变更追踪器，作为 stdio MCP 服务运行。

由 weiseer 探测的 P-004。

功能

追踪 AI Agent 所依赖的 SDK 的最新版本和破坏性变更（Anthropic、OpenAI、Google GenAI、MCP SDK、LangChain、LlamaIndex、Mistral、Cohere、Vercel AI、Next.js、React、HuggingFace、Replicate、Ollama）。

你的 Agent 可以：

  • list_tracked — 查看我们追踪的软件包、最新版本和近 30 天的破坏性变更数量
  • get_package — 获取完整记录，包括近期破坏性变更事件和 GitHub 发布页面 URL
  • get_recent_breaking — 查看所有软件包的破坏性变更，可按条件筛选
  • check_version — “我使用的是 v X——版本落后了吗？升级会有哪些破坏性变更？”

为什么使用它，而不是让你的 Agent 抓取 GitHub 发布记录

Agent 自行处理api-changelog
要获取的发布记录18 个 GitHub 仓库的发布源1 次 MCP 调用
令牌成本$0.06-0.20$0 免费 / $0.00005 付费
延迟5-15 秒<100ms
破坏性变更分类每次调用时由大模型分类预先分类一次

安装

npm install -g @weiseer/api-changelog-mcp

与 Claude Desktop / Cursor / Cline / Continue / Windsurf 搭配使用

{
  "mcpServers": {
    "api-changelog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@weiseer/api-changelog-mcp"]
    }
  }
}

许可证

Apache-2.0

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。