Session Intelligence

会话智能MCP服务器

用于Claude Code框架的统一会话管理和分析MCP服务器。

概述

此MCP服务器整合 42+分散的claudecode会话管理功能 进入 10个统一的MCP功能，提供全面的会话生命周期管理、执行跟踪、决策记录、模式分析和智能操作。

特性

核心能力

• 会话生命周期管理：统一的会话创建、恢复、最终确定和验证
• 执行跟踪：具有模式检测和优化功能的高级代理执行跟踪
• 代理协调：具有依赖关系管理和并行执行的多代理协调
• 决策智能：具有上下文和影响分析的智能决策记录
• 模式分析：基于机器学习的跨会话模式识别
• 健康监测：具有自动恢复功能的实时会话运行状况监控
• 工作流程编排：具有状态管理的高级工作流编排
• 命令分析：基于钩子的命令分析，用于低效检测
• 缺少功能跟踪：跟踪和分析缺失的功能，以改善生态系统
• 智能仪表板：具有实时见解的综合仪表板

功能整合

替换这些分散的claudecode函数：

• 会话生命周期（7个功能）: claudecode_create_session_metadata, claudecode_get_or_create_session_id, claudecode_create_session_notes等等。
• 执行跟踪（14个功能）: claudecode_initialize_agent_execution_log, claudecode_add_execution_step等等。
• 决策和工作流程（8个功能）: claudecode_log_decision, claudecode_workflow_init等等。
• 健康与分析（13+功能）: claudecode_check_session_health, claudecode_validate_session_files等等。

MCP工具

1. session_manage_lifecycle

具有智能跟踪功能的全面会话生命周期管理。

• 运营：创建、恢复、完成、验证
• 模式：本地、远程、混合动力、自动
• 特性：自动恢复、元数据管理、目录结构创建

2. session_track_execution

具有模式检测和优化功能的高级执行跟踪。

• 特性：模式检测、优化建议、性能指标
• 追踪：代理步骤、使用的工具、执行的命令、时序分析

3. session_coordinate_agents

具有依赖管理和并行执行的多代理协调。

• 模式：顺序、并行、自适应
• 特性：依赖性解决、执行计划、时间估算

4. session_log_decision

具有上下文和影响分析的智能决策记录。

• 特性：影响分析、关系映射、工件链接
• 分析：决策图、成果跟踪、经验教训

5. session_analyze_patterns

跨会话模式分析，包括学习和建议。

• 范围：当前、最近、历史、全部
• 类型：执行、错误、性能、工作流
• 特性：基于机器学习的学习、趋势分析、可操作的见解

6. session_monitor_health

具有自动恢复功能的实时会话健康监控。

• 检查：连续性、文件、状态、代理
• 特性：自动恢复、诊断、警报阈值
• 监控：健康评分、问题检测、恢复行动

7. session_orchestrate_workflow

具有状态管理和优化功能的高级工作流编排。

• 类型：tdd、原子、质量、优质、定制
• 特性：状态机、并行执行、优化算法
• 管理：阶段跟踪、进度监控、下一步行动

8. session_analyze_commands

分析基于钩子的命令日志的模式和效率低下。

• 分析：命令模式、时间分析、成功率
• 检测：低效模式、错误分析、优化机会
• 建议：替代命令，性能改进

9. session_track_missing_functions

跟踪和分析缺失的功能，以改善生态系统。

• 特性：优先事项分析、实施建议、影响评估
• 追踪：缺失功能检测、使用模式、生态系统差距

10. session_get_dashboard

具有实时见解的全面会话智能仪表板。

• 类型：概述、性能、代理、决策、健康状况
• 特性：实时更新、可视化、导出格式
• 分析：指标、见解、建议、趋势分析

安装

# Install dependencies
pixi install

# Run the MCP server (auto-detects project root)
pixi run mcp-server

# Run with specific repository path
pixi run python -m session.server --repository /path/to/repository

发展

# Run tests
pixi run test

# Check code quality
pixi run quality

# Run all checks
pixi run check-all

用法

基本会话管理

# Create a new session
result = session_manage_lifecycle(
    operation="create",
    mode="local", 
    project_name="my-project",
    metadata={"user": "developer", "git_branch": "main"}
)

# Track agent execution
result = session_track_execution(
    agent_name="python-analyzer",
    step_data={
        "operation": "analyze_code",
        "description": "Analyzing Python code quality",
        "tools_used": ["ruff", "mypy"]
    }
)

高级分析

# Analyze patterns across sessions
patterns = session_analyze_patterns(
    scope="historical",
    pattern_types=["performance", "errors"],
    learning_mode=True
)

# Monitor session health
health = session_monitor_health(
    health_checks=["continuity", "files", "state"],
    auto_recover=True,
    include_diagnostics=True
)

仪表板和见解

# Get comprehensive dashboard
dashboard = session_get_dashboard(
    dashboard_type="overview",
    real_time=True,
    export_format="json"
)

配置

MCP服务器配置（stdio传输）

添加到您的Claude Code MCP配置中：

{
  "session-intelligence": {
    "command": "pixi",
    "args": [
      "run",
      "--manifest-path",
      "/path/to/session-intelligence/development",
      "mcp-server",
      "--repository",
      "/path/to/your/project"
    ]
  }
}

HTTP服务器配置（REST API）

对于使用REST API访问的HTTP传输：

# Start the HTTP server (default: localhost:4002)
pixi run http-server

# With custom port and API key
pixi run http-server --port 5000 --api-key mysecretkey

# With custom PostgreSQL DSN
pixi run http-server --dsn "postgresql://user:pass@localhost/sessions"

HTTP REST API（非MPCP访问）

HTTP服务器公开了REST端点，可以通过以下方式直接访问 curl 或任何HTTP客户端， 无需MCP协议。这对以下情况很有用：

• Shell脚本和自动化
• 来自cron作业的快速健康检查
• 与非MCP工具集成
• 调试和手动查询

基础URL

http://127.0.0.1:4002

端点

健康检查

# Check server health and connection status
curl http://127.0.0.1:4002/health

答复：

{
  "status": "healthy",
  "database": "connected",
  "mcp_protocol_version": "2024-11-05",
  "active_mcp_sessions": 2,
  "sse_subscribers": 1,
  "timestamp": "2026-02-11T15:30:00.000000"
}

列出会话

# List recent sessions (default limit: 50)
curl http://127.0.0.1:4002/api/sessions

# With custom limit
curl "http://127.0.0.1:4002/api/sessions?limit=10"

# With API key authentication (if enabled)
curl -H "X-API-Key: mysecretkey" http://127.0.0.1:4002/api/sessions

按ID获取会话

# Get specific session details
curl http://127.0.0.1:4002/api/sessions/session-20260211-143000

查询代理学习

# Search learnings for an agent with text filtering
curl -X POST http://127.0.0.1:4002/tools/agent_query_learnings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_name": "focused-quality-resolver",
    "query": "lint fix",
    "category": "pattern",
    "limit": 5,
    "min_success_rate": 0.7
  }'

查找解决方案

# Cross-agent solution search for error context
curl -X POST http://127.0.0.1:4002/tools/session_find_solution \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "error_context": "ImportError: No module named",
    "project_path": "/home/user/my-project",
    "include_universal": true,
    "limit": 3
  }'

日志学习（无需MCP会话）

# Log a learning directly to the database
curl -X POST http://127.0.0.1:4002/tools/session_log_learning \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "category": "pattern",
    "learning_content": "When fixing import errors, check sys.path first",
    "trigger_context": "Debugging ImportError in pytest",
    "project_path": "/home/user/my-project"
  }'

答复：

{
  "status": "success",
  "learning_id": "learning-a1b2c3d4",
  "message": "Learning saved to project /home/user/my-project"
}

通过HTTP的MCP协议

对于通过HTTP（JSON-RPC 2.0）的完整MCP协议访问：

初始化MCP会话

# Initialize and get MCP-Session-Id
curl -X POST http://127.0.0.1:4002/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "initialize",
    "params": {"clientInfo": {"name": "curl-client", "version": "1.0"}}
  }'

响应包括 MCP-Session-Id 用于后续请求的标头。

执行MCP工具

# Execute a tool via MCP protocol
curl -X POST http://127.0.0.1:4002/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "MCP-Session-Id: " \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "execute_tool",
      "arguments": {
        "tool_name": "session_manage_lifecycle",
        "parameters": {"operation": "create", "project_name": "my-project"}
      }
    }
  }'

SSE通知

# Subscribe to server-sent events (streaming)
curl -N http://127.0.0.1:4002/mcp \
  -H "MCP-Session-Id: "

快速参考：REST与MCP

环境变量

整合

文件系统集成

• 会话目录: `

/.claude/session-intelligence/session-YYYYMMDD-HHMMSS/`

• 项目检测：使用标记自动检测项目根(.git, pyproject.toml, package.json等等）
• 元数据文件: session-metadata.json, decisions.md, workflow-state.json
• 代理跟踪: agents/{agent-name}-{timestamp}/execution-log.json
• 本地隔离：每个项目都维护自己的会话情报数据

挂钩系统集成

• 指令跟踪：与bash命令挂钩集成
• 日志分析：分析 bash_commands.log, bash_post_results.log
• 性能监控：钩子执行时间和结果跟踪

框架集成

• 代理生态系统：与代理发现和执行系统的协调
• 工作流引擎：TDD、原子、质量工作流的状态管理
• MCP服务器：与其他MCP服务器集成，实现统一操作

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│             Session Intelligence MCP Server             │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Session Lifecycle Management                           │
│  ├── Session Creation and Initialization                │
│  ├── State Persistence and Recovery                     │
│  ├── Continuity Validation                             │
│  └── Session Finalization and Archival                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Execution Tracking Engine                              │
│  ├── Agent Execution Monitoring                         │
│  ├── Step-by-Step Tracking                             │
│  ├── Command Analysis from Hooks                        │
│  └── Pattern Detection and Learning                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Intelligence and Analytics                             │
│  ├── Cross-Session Pattern Recognition                  │
│  ├── ML-Based Learning Engine                           │
│  ├── Inefficiency Detection                            │
│  └── Recommendation Generation                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

演出

• 功能整合：42+功能→ 10 MCP功能（减少76%）
• 响应时间：会话查询≤50ms，带智能缓存
• 模式检测：模式识别准确率超过90%
• 自动恢复：会话恢复成功率95%以上

许可证

麻省理工学院