Context Processor MCP сервер

Умный MCP сервер для сохранения, управления и улучшения контекста с настраиваемыми стратегиями предварительной обработки, включая уточнение, анализ, оптимизацию поиска и обработку URL.

Установка

NPM

npm install context-processor

Сборка из исходников

npm run build

Запуск сервера

npm start

Режим разработки

npm run dev

Конфигурация

Настройка моделей

{
  "models": [
    {
      "name": "my_model",
      "description": "My custom context model",
      "strategies": [
        {
          "name": "clarify",
          "type": "clarify",
          "enabled": true,
          "config": {}
        },
        {
          "name": "search",
          "type": "search",
          "enabled": true,
          "config": {
            "maxKeywords": 10
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`save_context`	Сохранение контента как контекста с дополнительной предварительной обработкой с использованием настраиваемых моделей
`load_context`	Загрузка ранее сохранённого контекста и поиск связанных контекстов
`list_contexts`	Список всех сохранённых контекстов с опциональной фильтрацией по тегам, лимиту и смещению
`list_models`	Список всех доступных контекстных моделей с их описаниями и количеством стратегий
`get_model_info`	Получение детальной информации о конкретной контекстной модели
`delete_context`	Удаление контекста по его ID

Возможности

Интеллектуальное хранение контекста с метаданными и тегами
Множественные стратегии предварительной обработки: уточнение, анализ, поиск, загрузка, кастомные
Предустановленные контекстные модели: clarify, search_optimized, analysis, comprehensive, web_enhanced
Анализ ясности контента с обнаружением двусмысленных формулировок и пассивного залога
Извлечение ключевых слов и оптимизация поиска
Анализ контента с подсчётом слов, сложности и структурных метрик
Обнаружение URL и управление внешними ссылками
Файловое хранение в формате JSON в директории contexts
Поиск связанных контекстов на основе общих тегов
Поддержка кастомных стратегий для расширяемости

Примеры использования

Сохранить документацию API с комплексной обработкой для уточнения неясных формулировок и извлечения ключевых слов

Загрузить контекст об аутентификации пользователей и найти связанные контексты безопасности

Показать все контексты с тегами 'security' и 'authentication'

Получить информацию о комплексной контекстной модели

Сохранить веб-контент используя модель web_enhanced для обработки URL

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Этот MCP сервер полностью написан и поддерживается ИИ (Claude/Gemini) с ручным контролем как персональный тестовый проект. Контексты сохраняются как JSON файлы с использованием UUID. Планируемые улучшения включают поддержку бэкенда базы данных, векторные эмбеддинги и функции совместной работы в реальном времени.