上级顾问 MCP (Aurai Advisor)

让本地 AI 获取远程 AI 指导的 MCP 服务器

版本: v2.1.2 (安装修复与文档完善) 状态: [OK] 生产就绪测试: 27/27 通过 发布日期: 2026-01-23

功能特点

[OK] 多轮对话机制 - 智能追问，逐步解决问题
[OK] 智能对话管理 - 自动检测新问题并清空历史，确保干净的上下文
[OK] 智能工具引导 - 工具描述中包含相关工具推荐，提升使用效率 ⭐ 新增
[OK] 5种 AI 提供商 - zhipu, openai, anthropic, gemini, custom
[OK] 动态模型获取 - 实时获取最新可用模型
[OK] 对话历史持久化 - 自动保存到用户目录
[OK] GUI 配置工具 - 可视化配置生成
[OK] 完整测试覆盖 - 100% 通过率

快速开始

1. 安装

# 进入项目目录
cd mcp-aurai-server

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
# source venv/bin/activate  # macOS/Linux

# 安装依赖
pip install -e ".[all-dev]"

# 验证安装
pytest tests/ -v
# 预期: ========== 27 passed ==========

2. 配置

方式 A: 使用配置工具（推荐）

python tools\control_center.py

方式 B: 手动配置

重要：使用 --scope user 确保在所有项目中都可用。

claude mcp add --scope user --transport stdio aurai-advisor \
  --env AURAI_API_KEY="your-api-key" \
  --env AURAI_PROVIDER="custom" \
  --env AURAI_BASE_URL="https://www.chatgtp.cn/v1" \
  --env AURAI_MODEL="deepseek-v3-1-250821" \
  -- "D:\mcp-aurai-server\venv\Scripts\python.exe" "-m" "mcp_aurai.server"

3. 使用

重启 Claude Code 后，在对话中直接描述编程问题：

我遇到了一个 KeyError 问题，错误信息是 'api_key' not found
相关代码如下：
[粘贴代码]

AI 会自动判断是否调用 consult_aurai 工具。

MCP 工具

consult_aurai（主要工具）

请求上级 AI 指导解决编程问题

参数:

problem_type: 问题类型（runtime_error/syntax_error/design_issue/other）
error_message: 错误描述
code_snippet: 代码片段（可选）
context: 上下文信息（可选）
is_new_question: 是否为新问题（可选，默认false）- 设置为true会清空之前的对话历史

返回: 上级 AI 的分析和建议

🔗 相关工具:

sync_context：需要上传文档或代码时使用（支持 .md 和 .txt 文件）
report_progress：执行上级 AI 建议后，使用此工具报告进度并获取下一步指导
get_status：查看当前对话状态、迭代次数、配置信息

对话历史管理:

自动清空: 当上级AI返回 resolved=true 时，自动清空对话历史
手动清空: 设置 is_new_question=true 强制清空历史，开始新对话
历史限制: 最多保存50条历史记录（可通过 AURAI_MAX_HISTORY 配置）

sync_context

同步代码上下文（支持上传 .md 和 .txt 文件，避免内容被截断）

参数:

operation: 操作类型（full_sync/incremental/clear）
files: 文件上传功能 ⭐：支持上传 .txt 和 .md 文件给上级顾问阅读，避免代码/文本在 consult_aurai 的 context 字段中被截断
project_info: 项目信息字典（可选）

典型使用场景:

📄 上传文章、说明文档（.md/.txt）供评审
💻 上传代码文件（将 .py/.js/.json 等复制为 .txt 后上传，避免内容被截断）
在第一次调用或上下文发生重大变化时使用

report_progress

报告执行进度

参数:

actions_taken: 已执行的行动
result: 执行结果（success/failed/partial）

get_status

获取当前状态

返回: 对话历史数量、状态信息

文档

文档	说明
用户手册	完整使用指南
安装指南	Claude Code 专用安装
开发文档	技术细节和架构

支持的 AI 提供商

提供商	说明	获取 API 密钥	推荐模型
zhipu	智谱 AI	https://open.bigmodel.cn/	glm-4-flash
openai	OpenAI 官方	https://platform.openai.com/api-keys	gpt-4o
anthropic	Claude	https://console.anthropic.com/	claude-3-5-sonnet-20241022
gemini	Google Gemini	https://makersuite.google.com/app/apikey	gemini-1.5-flash
custom	自定义中转站	第三方提供商	deepseek-v3-1-250821

配置工具

python tools\control_center.py

功能:

生成配置文件（包含完整安装指导）
查看对话历史
从 API 动态获取模型列表
5 种快速配置预设

测试

# 运行所有测试
pytest tests/ -v

# 运行特定测试
pytest tests/test_server.py -v
pytest tests/test_llm.py -v
pytest tests/test_config.py -v

# 查看测试覆盖率
pytest tests/ --cov=src/mcp_aurai --cov-report=html

项目结构

mcp-aurai-server/
├── src/mcp_aurai/          # MCP Server 源代码
│   ├── server.py           # 主服务器（4个工具）
│   ├── config.py           # 配置管理
│   ├── llm.py              # AI客户端（5种提供商）
│   └── prompts.py          # 提示词模板
│
├── tools/
│   └── control_center.py   # GUI 配置工具 v2.0
│
├── tests/                  # 27个测试用例
│   ├── test_server.py
│   ├── test_llm.py
│   └── test_config.py
│
├── docs/                   # 文档
│   ├── 用户手册.md
│   ├── CLAUDE_CODE_INSTALL.md
│   └── 开发文档.md
│
├── README.md               # 本文件
├── pyproject.toml          # 项目配置
├── pytest.ini              # 测试配置
└── .env.example            # 环境变量示例

环境变量

# 必填
AURAI_API_KEY=sk-xxx                    # API 密钥
AURAI_PROVIDER=custom                   # 提供商
AURAI_BASE_URL=https://www.chatgtp.cn/v1  # API 地址（custom必填）
AURAI_MODEL=deepseek-v3-1-250821        # 模型名称

# 可选
AURAI_MAX_ITERATIONS=10                 # 最大迭代次数（默认10）
AURAI_MAX_HISTORY=50                    # 对话历史最大保存数（默认50）
AURAI_TEMPERATURE=1.0                   # 温度参数（默认1.0）
AURAI_MAX_TOKENS=100000                 # 最大tokens（默认100000）

# 自动管理（无需设置）
AURAI_ENABLE_PERSISTENCE=true           # 对话历史持久化
AURAI_HISTORY_PATH=~/.mcp-aurai/history.json  # 历史文件路径
AURAI_LOG_LEVEL=INFO                    # 日志级别

故障排查

每次打开 Claude Code 都要重新安装？

原因：使用了默认的本地范围（local），只在特定目录可用。

解决方案：使用 --scope user 重新安装

claude mcp remove aurai-advisor -s local
claude mcp add --scope user ...

MCP 工具没有出现

claude mcp list                          # 检查配置
claude mcp remove aurai-advisor -s local # 删除旧配置
claude mcp add --scope user ...          # 重新添加

ModuleNotFoundError

cd D:\mcp-aurai-server
python -m venv venv                      # 创建虚拟环境
venv\Scripts\activate
pip install -e ".[all-dev]"              # 安装项目

401 Unauthorized

检查 API 密钥是否正确
访问提供商平台重新生成密钥

404 Model not found

使用配置工具的"刷新模型"功能
检查模型名称拼写

获取帮助

用户手册: docs/用户手册.md
安装指南: docs/CLAUDE_CODE_INSTALL.md
开发文档: docs/开发文档.md
MCP知识集: docs/MCP安装配置知识集.md
更新日志: CHANGELOG_v2.1.md
论坛更新简报: 论坛更新简报_v2.1.1

许可证

MCP Aurai Server 双重许可协议

项目名称: mcp-aurai-server 版本: v2.1.2 状态: [OK] 生产就绪 发布日期: 2026-01-23

Aurai Advisor (上级顾问 MCP)