Neurodivergent Comms MCP

神经发散通信MCP服务器

技术工作场所神经发散专业人员的沟通辅助工具。

适用于Claude Desktop、Amazon Q CLI和任何兼容MCP的AI系统。

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这有什么作用

帮助解决神经分化专业人士常见的沟通挑战：

• ✅ 检查消息 发送前（语气、清晰度、完整性）
• ✅ 解码模糊信息 来自他人（隐含的要求，真正的截止日期）
• ✅ 会议准备 （谈话要点、问题、预期内容）
• ✅ 脚手架复杂文件 （阅读前结构）
• ✅ 整理零散的想法 转化为清晰的信息
• ✅ 赶上长长的电子邮件线程 （摘录你需要知道的内容）
• ✅ 决定通话还是短信 （基于复杂性和紧迫性）
• ✅ 放松阅读 （开始大量文档的策略）
• …还有更多！

你不应该花45分钟编辑一封3行的电子邮件。

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快速开始

1.安装

看 安装.md 详细说明。

太长，读不下去了

# Install FastMCP
python3 -m pip install --user fastmcp

# Clone this repo
git clone https://github.com/mogoldb/neurodivergent-comms-mcp.git

# Configure Claude Desktop or Q CLI (see INSTALL.md)

2.试试看

看 示例.md 以获取真实世界的使用示例。

快速测试：

Can you check this message: Hey team, thoughts on approach B?

你的人工智能助手应该分析它的清晰度、语气和有效性！

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如何使用

安装后，只需与您的AI助手自然对话：

示例：

"Check this email before I send it: [paste]"
→ Calls check_message tool

"I got this confusing message from my manager: [paste]
What do they actually want?"
→ Calls decode_message tool

"Help me prep for tomorrow's architecture review"
→ Calls prep_meeting tool

"I need to read this 50-page design doc but I'm overwhelmed"
→ Calls scaffold_document or unstuck_reading tool

AI会根据您的需要自动选择合适的工具。

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包含什么

11沟通工具

您的AI助手可以调用这些功能来帮助您：

1. check_message -分析消息草稿的清晰度、语气和结构
2. decode消息 -从令人困惑的信息中提取显性和隐性意义
3. 预备会议 -生成谈话要点并为会议做准备
4. 脚手架_文档 -深度阅读前预览文档结构
5. check_tone -验证音调并标记潜在的误解
6. call_or_text -推荐沟通方式（电话/短信/视频）
7. 综合思考 -将零散的想法组织成清晰的信息
8. catch_up_tored -总结长邮件/松弛线程
9. 总结会议 -从笔记中提取决策和行动项
10. ask_clarity -起草礼貌的信息，要求清楚
11. unctuck_reading -无法开始阅读文档时松开

5沟通资源

自动为AI加载背景知识：

• 消息清晰度模式 -如何构建清晰的信息
• 语境解读 -解读模糊短语和隐含意义
• 音调校准 -专业水平和音调标记
• 会议结构 -如何准备、参与和跟进
• 文件脚手架 -处理复杂文档的策略

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设计理念

该工具包将神经发散性沟通模式视为 不同，不缺.

核心原则：

• 自下而上 -从细节开始，逐步总结
• 显性多于隐性 -使假设可见
• 结构优先 -内容前搭脚手架
• 外部工作记忆 -Toolkit为您保存上下文
• 决策减少 -路径清晰，选择更少

设计用于： ADHD、自闭症、阅读障碍和执行功能差异。

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为什么选择MCP？

模型上下文协议（MCP） 是一个开放标准，使这些工具可在多个AI系统中使用：

• ✅ 克劳德桌面 （个人使用）
• ✅ 亚马逊Q CLI （工作环境）
• ✅ 光标 （用AI编码）
• ✅ 任何MCP兼容系统

写一次，到处用。无平台锁定。

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安装

完整指南： 安装.md

要求：

• Python 3.10+
• 克劳德桌面或Q CLI
• 5分钟

Claude Desktop（macOS）的快速安装：

# Install FastMCP
python3 -m pip install --user fastmcp

# Clone repo
git clone https://github.com/mogoldb/neurodivergent-comms-mcp.git
cd neurodivergent-comms-mcp

# Configure Claude Desktop
mkdir -p ~/Library/Application\ Support/Claude
cat > ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json << 'EOF'
{
  "mcpServers": {
    "neurodivergent-comms": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/FULL/PATH/TO/neurodivergent-comms-mcp/src/server.py"
      ]
    }
  }
}
EOF

# Update the path above, then restart Claude Desktop

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用法示例

完整示例： 示例.md

快速测试：

1. 检查消息：

   Check this email: Hey team, just wanted to circle back...

1. 解码消息：

   My manager said "when you get a chance" - what do they actually mean?

1. 预备会议：

   Help me prep for Architecture Review. I'm the tech lead.

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故障排除

服务器无法启动

# Test manually
python3 /path/to/neurodivergent-comms-mcp/src/server.py

# Should start without errors (Ctrl+C to stop)

工具未显示

1. 完全退出并重新启动Claude Desktop（Cmd+Q）
2. 检查配置文件是否存在：

   cat ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

1. 验证Python 3.10+： python3 --version

Python版本错误

需要3.10+。从以下位置安装 python.org

更多帮助： 看 安装.md 故障排除部分。

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文件结构

neurodivergent-comms-mcp/
├── src/
│   ├── server.py              # Main MCP server (11 tools, 5 resources)
│   └── resources/             # Communication rule files
│       ├── message-clarity.md
│       ├── context-interpretation.md
│       ├── tone-calibration.md
│       ├── meeting-structure.md
│       └── document-scaffolding.md
├── INSTALL.md                 # Installation guide
├── EXAMPLES.md                # Real-world usage examples
├── README.md                  # This file
├── pyproject.toml            # Python package config
└── example-qcli-config.json  # Example Q CLI config

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贡献

找到了一种有帮助的沟通模式？PR欢迎！

贡献领域：

• 其他通信场景
• 更多示例提示
• 平台特定安装指南
• Bug修复和改进

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路线图

v1.0（当前）：

• ✅ 11个核心通信工具
• ✅ 5个通信资源文件
• ✅ Claude桌面支持
• ✅ Q CLI支持

未来：

• \[\]发布到PyPI（可通过安装 pip install neurodivergent-comms-mcp)
• \[\]添加特定于工作场所的集成（Slack、电子邮件等）
• \[\]对话记忆（记住你的沟通偏好）
• \[\]基于用户反馈的其他工具
• \[\]支持更多MCP客户端（游标等）

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许可证

麻省理工学院许可证-然而，使用它对你最有帮助。

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致谢

由技术工作场所的神经分化专业人员设计并为其服务。

特别感谢：

• 协议的MCP社区
• Python框架的FastMCP
• 对沟通模式提供反馈的每个人

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支持

• 安装帮助： 看 安装.md
• 使用示例： 看 示例.md
• 问题： 在GitHub上打开一个问题
• 问题： 欢迎讨论！

记得： 你并不缺乏。你的沟通方式完全不同。这个工具包有助于弥合这一差距。