MCP Pickaxe Server

MCP Pickaze服务器

Architecture

](https://www.npmjs.com/package/mcp-pickaxe)   

一个MCP（模型上下文协议）服务器，将克劳德等人工智能助手连接到 镐 平台。直接通过自然语言管理您的AI代理、知识库、用户和分析。

为什么使用这个？

如果你在Pickaze上构建AI代理，这个MCP服务器可以让你：

• 分析代理对话 -查看聊天记录，以确定知识差距并提高代理性能
• 管理知识库 -在不离开人工智能工作流程的情况下，创建、更新文档并将其连接到您的代理
• 处理用户管理 -创建用户、管理访问权限、发送邀请和跟踪使用情况
• 跨多个工作室工作 -在一次会话中在不同的Pickaze工作室之间无缝切换
• 自动化工作流程 -让Claude处理重复的Pickaze管理任务

特性

先决条件

• Node.js 18+
• A. 镐 具有API访问权限的帐户
• 您的Pickaxe Studio API密钥

安装

选项1：从npm安装（推荐）

npx mcp-pickaxe

或全局安装：

npm install -g mcp-pickaxe

选项2：克隆和构建

git clone https://github.com/aplaceforallmystuff/mcp-pickaxe.git
cd mcp-pickaxe
npm install
npm run build

配置

1.获取您的Pickaxe API密钥

1. 登录到 皮克斯工作室
2. 导航到“设置”>“API”
3. 复制Studio API密钥（以开头 studio-)

2.配置您的MCP客户端

适用于克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "pickaxe": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-pickaxe/dist/index.js"],
      "env": {
        "PICKAXE_STUDIO_MAIN": "studio-your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

克劳德代码

添加到 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "pickaxe": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-pickaxe/dist/index.js"],
      "env": {
        "PICKAXE_STUDIO_MAIN": "studio-your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

多工作室配置

要使用多个Pickaze工作室，请添加多个环境变量：

{
  "env": {
    "PICKAXE_STUDIO_PRODUCTION": "studio-xxx-xxx-xxx",
    "PICKAXE_STUDIO_STAGING": "studio-yyy-yyy-yyy",
    "PICKAXE_STUDIO_DEV": "studio-zzz-zzz-zzz",
    "PICKAXE_DEFAULT_STUDIO": "PRODUCTION"
  }
}

然后指定在您的请求中使用哪个工作室：

• 如果你设置 PICKAXE_DEFAULT_STUDIO，当未指定任何工作室时，将使用该工作室
• 如果只配置了一个工作室，则会自动使用它
• 否则，通过 studio="STAGING" （或类似）任何工具

用例

这些是在生产环境中使用mcp pickaxe构建的真实工作流程。

1.使用n8n进行安全监控

脚本： 实时检测29个以上AI代理的快速注射尝试。

实施： n8n工作流轮询 chat_history 所有代理每小时一次，根据注射检测模式（存储在Notion中）运行消息，并按严重程度路由警报：

• 高/临界→ 电报警报+通知日志
• 低/中→ 仅通知日志

n8n Schedule (hourly)
    → Fetch patterns from Notion
    → Loop through 29 pickaxe IDs
    → Fetch chat_history for each
    → Detect injections (regex patterns)
    → Route by severity → Alert/Log

使用的工具： chat_history, studios_list

结果： 通过动态模式管理和基于严重性的警报，对整个工作室进行实时安全监控。

2.知识库汽车研究管道

脚本： 自动事实检查和维护31篇以上的知识库文章。

实施： n8n工作流程从Notion查询知识库文章，提取关键声明，通过Perplexity API进行事实检查，按风险级别对更改进行分类，并路由到自动更新或人工审查。

Daily Schedule (2am)
    → Query KB articles from Notion
    → Filter by day (hash-based, ~1/7th daily)
    → Extract key claims
    → Perplexity fact-check
    → Classify: none/low/major risk
    → Route: auto-update or create review task

使用的工具： doc_list, doc_get, doc_create, doc_connect

结果： 知识库内容通过自动事实检查和人工跟踪来保持最新状态，以应对重大变化。

3.代理绩效评估

脚本： 对培训工作室进行季度审查，以确定知识库差距和用户痛点。

工作流程：

1. "Fetch chat history from my training agents"
2. "Analyze: which questions got unclear or uncertain responses?"
3. "List all KB documents - which topics are missing?"
4. "Check user stats - who's most active, who's churning?"
5. "Create KB documents addressing the top 3 gaps"
6. "Connect new documents to the relevant agents"

使用的工具： chat_history, doc_list, doc_create, doc_connect, user_list

结果： 基于实际用户对话而非猜测的数据驱动的知识库改进。

4.多工作室操作

脚本： 在一次克劳德会议上管理多个皮克斯工作室。

配置：

{
  "env": {
    "PICKAXE_STUDIO_PRODUCTION": "studio-xxx",
    "PICKAXE_STUDIO_STAGING": "studio-yyy",
    "PICKAXE_STUDIO_DEV": "studio-zzz",
    "PICKAXE_DEFAULT_STUDIO": "PRODUCTION"
  }
}

工作流程：

1. "List users in PRODUCTION - how many signups this month?"
2. "Switch to STAGING - list products"
3. "Compare KB document counts across all studios"
4. "Find which studio has the most chat activity"

使用的工具： studios_list, user_list, doc_list, products_list

结果： 无需手动切换上下文或API键即可实现跨音频可见性。

5.用户内存审计

脚本： 检查您的代理对用户的记忆，以实现个性化和隐私合规性。

工作流程：

1. "List all memory schemas defined in the studio"
2. "Get memories for user@example.com"
3. "What does the system know about this user's situation?"
4. "Which memory fields are most populated across users?"

输出示例：

User: maria.example@email.com
Nickname: "Cautious Educator from Madrid"
Summary: "Teaching [language] for [platform] at low hourly rate,
         considering self-employment status due to
         uncertain income"
Memories: 1 stored

使用的工具： memory_list, memory_get_user, user_list

结果： 可视化个性化数据，以实现产品改进和GDPR合规性。

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快速入门示例

配置后，您可以通过自然语言与Pickaze交互：

分析代理性能

“显示我的支持代理最近20次对话”

“用户问我的代理无法回答的问题是什么？”

管理知识库

“使用以下内容创建一个名为“常见问题解答”的新文档：\[您的内容\]”

“将FAQ文档连接到我的客户支持代理”

“列出我的知识库中的所有文档”

用户管理

“显示所有用户及其使用统计数据”

“使用电子邮件创建新用户user@example.com并允许他们访问Pro产品”

“向以下电子邮件发送邀请：\[电子邮件列表\]”

多工作室运营

“列出我的登台工作室中的所有用户”

“比较生产和暂存之间的文档”

可用工具

工作室管理

• studios_list -列出所有已配置的工作室和当前默认工作室

聊天记录

• chat_history -获取代理的对话历史记录

- 参数： pickaxeId, skip, limit, format （“消息”或“原始”）， studio

文档管理

• doc_create -根据内容或URL创建文档
• doc_list -列出所有文档（带页码）
• doc_get -获取特定文档
• doc_delete -删除文档
• doc_connect -将文档链接到代理
• doc_disconnect -取消与代理的文档链接

用户管理

• user_list -列出所有具有访问和使用信息的用户
• user_get -通过电子邮件获取特定用户
• user_create -创建新用户
• user_update -更新用户详细信息、产品或使用情况
• user_delete -删除用户
• user_invite -发送电子邮件邀请

产品

• products_list -列出可用产品/捆绑包

记忆

• memory_list -列出内存模式
• memory_get_user -为用户收集记忆

发展

# Run in development mode (auto-reloads)
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Run the built version
npm start

故障排除

“未配置Pickaze工作室”

确保你至少有一个 PICKAXE_STUDIO_* 在MCP配置中设置环境变量。

“找不到工作室”

检查工作室名称是否完全匹配（不区分大小写）。跑 studios_list 查看可用选项。

“Pickaxe API错误（401）”

您的API密钥无效或已过期。从Pickaze Studio设置中获取一个新的。

“Pickaxe API错误（403）”

您的API密钥没有执行此操作的权限。检查您的Pickaze帐户权限。

贡献

欢迎投稿！请查看 贡献.md 作为指导方针。

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

链接

• 镐平台
• 皮克斯工作室
• 模型上下文协议
• MCP规范