快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

Evernote MCP命令行界面

一个由OpenAI Agents SDK支持的智能终端聊天机器人，连接到Docker托管的Evernote MCP服务器，使用自然语言搜索、查询和交互您的Evernotes。

特性

🤖 AI驱动的代理：使用OpenAI代理SDK智能解释自然语言查询
🔌 MCP集成：通过Docker stdio连接到Evernote MCP服务器，实现可靠通信
🗒️ Evernote工具：完全访问 createSearch, getSearch, getNote，以及 getNoteContent MCP工具
💬 会话界面：自然语言交互与语境对话记忆
📝 会话管理：维护会话之间的对话历史记录
🎨 丰富的格式：支持markdown的漂亮终端输出
🔧 可扩展架构：易于添加用于摘要、分析等的其他代理

安装

先决条件

Python 3.12+：确保安装了Python 3.12或更高版本
诗歌：安装诗歌用于依赖关系管理
码头工人：确保Docker已安装并正在运行
Evernote MCP服务器：有 Evernote MCP服务器在Docker容器中运行
OpenAI API密钥：您需要AI代理的OpenAI API密钥

设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/BittnerPierre/mcp-evernote-cli.git
cd mcp-evernote-cli

# Install dependencies
poetry install

# Set up your API keys (secrets)
cp .env.example .env
# Edit .env and add your API key (OPENAI_API_KEY or ANTHROPIC_API_KEY)

# Optional: Set up custom configuration
cp config.example.yaml config.yaml
# Edit config.yaml to choose your LLM provider and model

设置Evernote MCP服务器

请遵循以下说明 evernote mcp服务器在Docker中设置Evernote MCP服务器。

运行后，记下你的Docker容器名称（默认值： evernote-mcp-server-evernote-mcp-server-1)

用法

交互式聊天

# Start the AI-powered chatbot
poetry run evernote-chat

查询示例

AI代理能够理解自然语言查询，例如：

“查找我关于机器学习的所有笔记”
“显示我上个月创建的关于项目规划的笔记”
“我写了什么关于LLMs的文章？”
“搜索标记为“季度回顾”的笔记并对其进行总结”

命令行选项

poetry run evernote-chat --help

可用选项：

--container-name：Evernote MCP服务器的Docker容器名称
--max-notes：每次查询检索的最大注释数
--no-history：禁用对话历史记录持久化

配置

聊天机器人使用两层配置系统：

1.API密钥（.env文件）

将您的秘密存储在 .env 文件：

OPENAI_API_KEY -如果使用OpenAI提供程序，则需要
ANTHROPIC_API_KEY -如果使用Anthropic/Claude提供者，则需要

2.应用程序设置（config.yaml或环境变量）

配置LLM提供程序、模型和其他设置：

通过config.yaml （推荐）：

llm:
  provider: openai  # or "anthropic"
  model: gpt-4      # optional, uses provider default if not set

通过环境变量:

环境变量	描述	默认值
`LLM_PROVIDER`	要使用的LLM提供者(`openai` 或 `anthropic`)	`openai`
`LLM_MODEL`	要使用的特定模型（可选）	提供程序默认值
`CONTAINER_NAME`	Evernote MCP服务器的Docker容器名称	`evernote-mcp-server-evernote-mcp-server-1`
`ALLOWED_NOTEBOOKS`	逗号分隔的允许笔记本列表	所有笔记本
`MAX_NOTES_PER_QUERY`	每次查询可检索的最大注释数	20
`PREFER_HTML`	是否更喜欢HTML内容而不是文本	`false`
`SAVE_HISTORY`	启用对话历史记录持久化	`true`
`HISTORY_FILE`	对话历史文件的路径	`.evernote_chat_history.json`

建筑

聊天机器人使用现代AI代理架构：

User Query → AI Agent (OpenAI Agents SDK) → MCP Client → Docker MCP Server → Evernote API
                                                ↓
                                        Intelligent Query Planning
                                        Tool Selection & Execution
                                        Natural Language Response

AI代理：

解释您的自然语言查询
Evernote MCP工具使用计划
执行搜索并检索笔记
以对话的方式格式化和呈现结果

发展

运行测试

# Run all tests
poetry run pytest tests/ -v

# Run with coverage
poetry run pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

代码质量

# Format code
poetry run ruff format .

# Lint code
poetry run ruff check .

通过其他代理进行扩展

该架构支持添加以下专用代理：

摘要：自动摘要
分析：内容分析和见解
组织：智能标记和分类
出口：自定义导出格式和报告

看 src/evernote_chatbot/agents.py 了解实施细节。

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

许可证

此项目根据GNU通用公共许可证v3.0获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

致谢

目录标签

智能代理知识管理PythonClaude本地部署笔记管理自然语言处理终端工具Docker集成

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

未说明

鉴权方式（authType，认证方式）

api-key

工具数量（toolCount，工具数）

4

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

未说明api-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

仍需确认：installCommand

来源信息

MCP World

mcpworld.com

/detail/baafc50c54ba9a2f2fbd580b11e61875

一款基于OpenAI Agents SDK的智能终端聊天机器人，通过Docker连接Evernote MCP服务器，支持自然语言搜索、查询和交互Evernote笔记。

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