context-engineering-mcp-slicenfer 0.1.0

A Model Context Protocol (MCP) server for Context Engineering - file system as external memory for AI agents

Context Engineering MCP Server

这是一个符合 Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器，旨在为 Claude Desktop、Cursor 或其他 AI 助手提供"外部记忆"和"上下文管理"能力。

它实现了 Context Engineering 的核心理念，允许 AI 像操作系统一样管理自己的工作区状态。

✨ 功能

这个插件为你的 AI 助手添加了以下能力（Tools）：

1. context_init: 初始化 .ai/skills 和 .agent_memory 目录结构。
2. context_state: 获取当前工作区的"快照"（包含目录树、Git状态、当前目标）。
3. context_save_observation: 将长输出（如日志、API响应）保存到文件，只返回摘要。
4. context_read_observation: 按需读取之前保存的观察结果。

📦 安装与配置

1. 作为 Python 包安装

# 在你的环境中安装
pip install .
# 或者直接使用 uv 运行（推荐）

2. 配置 Claude Desktop

编辑你的 Claude Desktop 配置文件（通常位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "context-engineering": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/context_mcp",
        "run",
        "context-mcp"
      ]
    }
  }
}

注意：请将 /absolute/path/to/context_mcp 替换为你实际存放此项目的绝对路径。

3. 配置 Cursor (即将支持)

Cursor 目前正在积极集成 MCP，配置方式与 Claude Desktop 类似。

🛠️ 使用示例

一旦配置完成，你可以在对话中直接告诉 Claude：

"初始化一下上下文环境" -> Claude 会调用 context_init

"现在的项目状态是什么？" -> Claude 会调用 context_state

"运行 npm install 并帮我分析错误，输出可能很长，请注意使用外部记忆" -> Claude 会运行命令并使用 context_save_observation 保存结果。