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Tecton MCP Server

MCP Server

This MCP (Model Context Protocol) server provides tools to interact with tecton.

工具数

5

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
PythonClaude文档检索ClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

tecton-ai

提供方

tecton-ai

最后核验

2026/5/18 04:07

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

Tecton MCP服务器和游标规则

Tecton的Co-Pilot由用于MCP客户端(如Cursor和Claude Code)的MCP服务器规则组成。 阅读下面的文章 博客 学习更多。

ℹ️ 信息:本指南将引导您使用以下工具设置Tecton MCP服务器 此存储库 并配置您的 特征存储库 在使用Tecton开发功能时使用它。

目录

Tecton MCP工具

Tecton MCP服务器公开了以下可供MCP客户端使用的工具,如Cursor或Claude Code:

工具名称描述
query_example_code_snippet_index_tool使用向量数据库查找相关的Tecton代码示例。有助于在编写新的Tecton代码之前找到使用模式。
query_documentation_index_tool根据查询检索Tecton文档片段。直接从Tecton的官方文档中提供上下文。
get_full_tecton_sdk_reference_tool获取完整的Tecton SDK参考,包括所有可用的类和函数。需要对SDK进行全面概述时使用。
query_tecton_sdk_reference_tool获取指定类或函数列表的Tecton SDK参考。非常适合特定SDK组件的有针对性的信息。
query_tecton_metrics_tool查询Tecton Metrics API。以人类可读或原始OpenMetrics格式返回时间点系统指标。
ℹ️ 基于API的工具:如果MCP服务器配置了 TECTON_API_KEY 环境变量,MCP服务器将注册其他基于API的工具,包括Tecton Feature Services和Metrics API工具。这使得代理可以从批处理、流式和实时数据源查询在线功能服务以获取新功能,并访问系统指标。

先决条件

  1. 安装 uv 包管理器:
   brew install uv

快速开始

  1. 将此存储库克隆到本地计算机:
   git clone https://github.com/tecton-ai/tecton-mcp.git
   cd tecton-mcp
   pwd

注: 您刚刚克隆存储库的目录将被称为 在以下步骤中。

  1. 通过运行以下命令验证您的安装。
   MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory 
 run mcp run src/tecton_mcp/mcp_server/server.py

该命令应无任何错误地退出,并打印类似以下内容的消息 MCP_SMOKE_TEST is set. Exiting after initialization.。这确认了您的本地设置工作正常——Cursor将在需要时自动将MCP服务器作为子进程生成。

  1. 登录您的Tecton集群,对Tecton MCP服务器使用的TectonSDK进行身份验证:
   tecton login yourcluster.tecton.ai
  1. 使用MCP服务器配置Cursor(或任何其他MCP客户端)(见下文)
  1. 启动人工智能辅助特征工程:-)

现在你可以去你的 功能库 在Cursor中,开始使用Tecton的Co-Pilot——直接集成到Cursor。

查看此Loom,了解如何使用集成来构建新功能:https://www.loom.com/share/3658f665668a41d2b0ea2355b433c616

使用光标设置Tecton MCP

以下内容使用Cursor 0.48及以上版本进行测试

在Cursor中配置Tecton MCP服务器

导航到光标设置->MCP工具,然后单击“添加自定义MCP服务器”按钮,这将打开光标的 mcp.json 文件。 将以下配置添加到此文件中。确保修改了路径 要匹配克隆存储库的目录,请执行以下操作:

{
    "mcpServers": {
        "tecton": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "
",
                "run",
                "mcp",
                "run",
                "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
            ]
        }
    }
}

添加Tecton特定的游标规则

# Symlink the entire .cursor directory in your feature repo
ln -s 
/.cursor 
/.cursor

验证Cursor\<>Tecton MCP集成是否按预期工作

为确保您的集成按预期工作,请向Cursor Agent提出以下问题,并确保它正确调用了您的Tecton MCP工具:

查询Tecton的示例索引,告诉我一些关于BatchFeatureView的信息,以及它们与StreamFeatureView的区别。另请参阅SDK参考。

如果没有调用Tecton MCP工具,您可能需要重新启动Cursor或重新加载Cursor窗口,以确保新工具正确注册。

使用Claude代码设置Tecton MCP

导航到您的Tecton功能分区并运行以下命令。

claude mcp add-json tecton-mcp '{
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "
",
    "run",
    "mcp",
    "run",
    "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
  ]
}'

您应该看到以下消息:

Added stdio MCP server tecton-mcp2 to local config

接下来,开始 claude 然后跑 /mcp 确保 tecton-mcp 已连接。

claude "/mcp"

您应该看到以下内容:

tecton-mcp  ✔ connected · Enter to view details

添加Tecton特定 CLAUDE.md 规则

ln -s 
/CLAUDE.md 
/CLAUDE.md

使用增强功能设置Tecton MCP

您可以将Tecton的MCP服务器连接到Augment,以实现针对Tecton内部代码库的智能完成和响应。

先决条件

  • 您已在本地克隆了此存储库。
  • 您安装了带有增强功能的IDE(例如PyChamrm、VSCode)
  • 您正在使用Augment的最新版本

配置

导航到增强->设置->工具->MCP->从JSON导入,并导入以下配置(更新 指向克隆此存储库的路径):

{
  "mcpServers": {
    "tecton": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "
",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
      ]
    }
  }
}

您应该看到MCP服务器出现在Augment MCP设置中。

验证您的连接

  • 重新启动IDE。
  • 在八月询问Tecton的具体问题
  • 您应该看到Tecton的MCP服务器的完成和响应。

推荐LLM

截至2025年6月,以下是Cursor中表现最佳的Tecton特征工程LLM的堆栈排名列表;随着新车型的发布,此列表可能会随着时间的推移而演变:

  • 克劳德·十四行诗4
  • OpenAI o3
  • 双子座2.5专业版(03-25)

建筑

Tecton MCP与Cursor等LLM驱动的编辑器集成,为功能工程提供基于工具的上下文和帮助:

Tecton MCP Architecture

Tecton MCP建筑功能的总体流程如下:

Tecton MCP Flow Chart

如何更新Tecton MCP服务器

要将Tecton MCP服务器更新到最新版本:

  1. 拉取最新更改 从存储库中:
   cd 

   git pull
  1. 关闭并重新启动Cursor 以确保加载更新的MCP服务器。

就是这样!MCP服务器作为Cursor生成的子进程运行,因此没有持久的后台服务可以手动停止或重新启动。Cursor将在下次需要与MCP服务器通信时自动使用更新的代码。

如何使用特定的Tecton SDK版本

默认情况下,此工具为Tecton SDK的最新预发布提供指导。如果您需要工具与Tecton的特定发布版本对齐(例如 1.0.341.1.10),请按照以下步骤操作:

  1. 将版本固定在 pyproject.toml. 打开 pyproject.toml 并替换现有的依赖行
dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton>=0.8.0a0"
]

使用您想要的确切版本,例如。

dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton==1.1.10"
]
  1. 删除现有的锁定文件。 因为 uv.lock 记录依赖关系图,您必须将其删除,以便 uv 可以解析新的Tecton版本:
cd 

rm uv.lock
  1. 重新生成锁文件 通过重新运行 第二步 (the MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory 命令) 快速开始 部分。(这将把固定版本下载到MCP的隔离环境中,并重新创建 uv.lock.)
  1. 重启 光标,以便将新的Tecton版本加载到MCP虚拟环境中。

*支持的版本:* 这些工具目前支持Tecton≥1.0.0。代码示例尚未进行版本控制,它们始终使用最新版本 *稳定的* SDK–但是,文档和SDK参考索引现在将与您固定的版本相匹配。

故障排除

Cursor\泰克通MCP服务器集成

确保Cursor在“Cursor Settings->MCP”中显示“tecton”为“Enabled”MCP服务器。如果您没有看到“绿点”,请在诊断模式下运行MCP服务器(见下文)

在诊断模式下运行MCP

要调试Tecton MCP服务器,可以运行以下命令。替换 使用克隆存储库的实际路径:

uv --directory 
 run mcp dev src/tecton_mcp/mcp_server/server.py

注意:启动Tecton的MCP服务器需要几秒钟的时间,因为它正在将一个嵌入模型加载到内存中,用于搜索相关的代码片段。

等待几秒钟,直到stdout告诉MCP Inspector已启动并正在运行,然后在打印的URL(类似于http://localhost:5173)

单击“连接”,然后列出工具。您应该看到Tecton MCP Server工具并能够查询它们。

资源

许可证

该项目根据 MIT许可证.

目录标签

目录标签

PythonClaude文档检索research-and-data特征工程本地部署AI辅助开发代码示例查询SDK参考

支持客户端

ClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

5

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

stdionone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

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