Content Saver MCP Server

内容保护程序MCP服务器+Next.js Web UI

一个最小的本地存储MCP（模型上下文协议）服务器，带有Next.js Web UI，允许AI助手（ChatGPT、Claude、Cursor）和人类通过自动重复数据删除和智能标记捕获笔记和链接。

特性

MCP服务器

• ✅ 保存笔记 -存储带有可选标题和标签的文本注释
• ✅ 保存链接 -使用可选元数据存储URL
• ✅ URL重复数据删除 -自动防止重复的链接条目
• ✅ 采用智能标签 -接受AI生成的标签（AI客户端提供的标签）
• ✅ 搜索 -按查询、标签和日期范围搜索项目
• ✅ 列表最近 -获取最近保存的项目
• ✅ 删除项目 -按ID删除已保存的项目
• ✅ 本地存储 -所有数据均以JSON格式本地存储

Web用户界面

• ✅ 查看项目 -浏览所有已保存的笔记和链接
• ✅ 搜索和筛选 -按关键字搜索，按类型（注释/链接）过滤，按标签过滤
• ✅ 添加项目 -通过UI创建新笔记或保存链接
• ✅ 物品详情 -在侧面板中查看完整的项目详细信息
• ✅ 删除项目 -确认后删除项目
• ✅ 最近的项目 -快速访问最近保存的内容
• ✅ AI聊天助手 -与分析您保存内容的AI助手聊天

项目结构

Content-Saver-MCP-Server/
├── src/                    # MCP Server source code
│   ├── index.ts           # MCP server implementation
│   ├── storage.ts         # Storage layer
│   └── types.ts           # TypeScript types
├── web-ui/                 # Next.js Web UI
│   ├── app/               # Next.js app directory
│   │   ├── api/           # API routes (server-side only)
│   │   ├── page.tsx       # Main page
│   │   └── layout.tsx     # Root layout
│   ├── components/        # React components
│   └── lib/               # Utilities
└── dist/                  # Compiled MCP server

安装

先决条件

• Node.js 18+
• npm或纱线

设置

1. 克隆存储库：

git clone 
cd Content-Saver-MCP-Server

1. 安装MCP服务器依赖项：

npm install

1. 构建MCP服务器：

npm run build

1. 安装Web UI依赖项：

cd web-ui
npm install

用法

MCP服务器

MCP服务器在stdio上运行，并通过MCP协议进行通信：

npm start

配置AI客户端：

• 克劳德桌面：添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 光标：添加到 .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "content-saver": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/Content-Saver-MCP-Server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Web用户界面

发展：

cd web-ui
npm run dev

访问 http://localhost:3000 使用web界面。

生产建设：

cd web-ui
npm run build
npm start

部署到Vercel

1. 推送到GitHub （或您的Git提供商）

1. 导入到Vercel：

- 首选 vercel.com - 导入您的存储库 - Vercel将自动检测Next.js

1. 配置生成设置：

- 根目录： web-ui - 构建命令： npm run build - 输出目录： .next

1. 环境变量 （如果需要）：

- MCP_SERVER_PATH：MCP服务器的路径（用于服务器端API路由）

1. 部署

数据存储

所有项目都存储在本地 .content-saver/items.json 在项目根目录中。

项目架构：

{
  id: string;
  type: "note" | "link";
  title?: string;
  body?: string;
  url?: string;
  tags: string[];
  createdAt: string;
  updatedAt?: string;
}

API端点（Web UI）

所有API路由仅在服务器端，并与MCP存储层通信：

• GET /api/items -获取所有项目
• POST /api/items -保存新笔记或链接
• GET /api/items/search -使用筛选器搜索项目
• GET /api/items/recent -获取最近的项目
• DELETE /api/items/delete?id={id} -删除项目
• POST /api/chat -与AI助手聊天（分析保存的内容）

AI聊天功能

Web UI包括一个AI聊天助手，可以分析您保存的内容：

特征：

• 询问有关已保存项目的问题
• 获取总结和见解
• 确定主题和模式
• 查找相关内容

设置（可选）：

对于高级人工智能分析，请配置OpenAI API：

1. 从获取API密钥https://platform.openai.com/api-keys
2. 创建 .env.local 在 web-ui/ 目录：

   OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

1. 重新启动开发服务器

注： 聊天在没有API键的情况下使用基本模式匹配，但OpenAI集成提供了更好的分析。

发展

MCP服务器

# Build
npm run build

# Watch mode
npm run dev

# Run
npm start

Web用户界面

cd web-ui

# Development server
npm run dev

# Build
npm run build

# Production server
npm start

需求

• Node.js 18+
• TypeScript 5.3+
• Next.js 14+
• MCP兼容的AI客户端（用于MCP服务器）

许可证

麻省理工学院