mcp-server-chatsum

让 AI 直接查询和总结你的聊天记录,快速获取对话洞察。

mcp-server-chatsum 是一个基于 TypeScript 的 MCP(模型上下文协议)服务器,专门用于查询和总结聊天消息。它解决了 AI 助手无法直接访问用户历史聊天记录的问题,通过提供标准化的 MCP 接口,让 AI 模型能够检索、筛选和总结来自不同平台(如微信、Slack 等)的对话内容。核心能力包括:按关键词、时间范围、参与者等条件查询消息,生成对话摘要,以及将聊天数据安全地暴露给 AI 应用。该项目采用模块化设计,易于集成到现有的 MCP 生态中,适合需要利用历史对话上下文的 AI 应用场景。

开源 unknown 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 1027
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类对话助手
开发团队chatmcp
所属国家
官网地址https://mcp.so
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言TypeScript
技术栈/模型chatbot,chatsum,mcp-server
GitHub 星标★ 1027
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-03 00:00:00
最近更新2026-09-10 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Node.js 运行环境(README 要求用 node 运行 build/index.js)
  • pnpm 包管理器(README 使用 pnpm install / build)
  • 已初始化并可写入的聊天数据库 chat.db(需先按 chatbot/README.md 配置)
  • Claude Desktop 客户端(用于挂载该 MCP Server)

安装与启动步骤

  1. 1准备聊天数据库

    进入 chatbot 目录,按其中的 README 初始化聊天数据库,并启动 chatbot 保存聊天消息,否则无数据可查。

    cd chatbot
  2. 2配置环境变量

    在项目根目录创建 .env 文件,写入聊天数据库路径,README 示例值为 CHAT_DB_PATH=path-to/chatbot/data/chat.db。

    CHAT_DB_PATH=path-to/chatbot/data/chat.db
  3. 3安装依赖

    在项目根目录执行,安装 TypeScript 项目依赖。

    pnpm install
  4. 4构建服务器

    编译生成 build/index.js,供 Claude Desktop 作为 MCP Server 启动入口。

    pnpm build
  5. 5配置 Claude Desktop

    编辑 Claude Desktop 配置文件,把命令、入口脚本路径和数据库环境变量填成真实路径,保存后重启客户端。

    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-chatsum": {
          "command": "path-to/bin/node",
          "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
          "env": {
            "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
          }
        }
      }
    }

关键配置

配置项必填说明示例
CHAT_DB_PATH是聊天数据库文件的路径,服务器据此读取聊天记录path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db
mcpServers.mcp-server-chatsum.command是启动 MCP Server 的 node 可执行文件路径path-to/bin/node
mcpServers.mcp-server-chatsum.args是构建产物入口脚本路径path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js
mcpServers.mcp-server-chatsum.env.CHAT_D是传给服务器的数据库路径环境变量path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db

如何确认成功

重启 Claude Desktop 后,能看到并调用 query_chat_messages 工具查询、总结聊天消息,即接入成功。

常见问题

Q:Claude Desktop 配置文件放在哪里?

A:MacOS 为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json,Windows 为 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json。

Q:为什么查询不到聊天数据?

A:README 要求先进入 chatbot 目录按其 README 搭建聊天数据库,并启动 chatbot 保存聊天消息,之后才有数据可查。

Q:怎么调试这个 MCP Server?

A:MCP 通过 stdio 通信、调试较困难,README 推荐使用 MCP Inspector(其仓库中提供了安装方式,README 未给出具体命令)。

Q:开发时每次改动都要重新构建吗?

A:可以用 pnpm watch 启动自动重建模式,修改源码后自动编译。

注意事项

  • README 中的 path-to/ 是占位符,必须替换为你本机的真实绝对路径。
  • 必须先准备好 chat.db 聊天数据库,否则服务器没有可查询的数据。
  • 项目仅为 Claude Desktop 等 MCP 客户端提供 query_chat_messages 工具,本身不负责采集聊天消息。

核心亮点

  • 提供标准 MCP 接口,无缝集成到 Claude 等 AI 工具,降低使用门槛
  • 支持灵活的查询条件(关键词、时间、参与者),精准定位所需消息
  • 自动生成对话摘要,节省人工翻阅历史记录的时间

不足之处

  • 仅支持 MCP 协议,不兼容非 MCP 的 AI 框架
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人用户让 AI 总结过去一周的微信聊天要点
  • 团队集成到内部 AI 助手,快速检索项目讨论记录
  • 开发者构建聊天分析工具,利用 MCP 标准接入多种聊天数据源

替代项目

mcp-server-chatgpt-retrieval、chat-summary-mcp、memory-server

项目介绍

mcp-server-chatsum 是智能体领域的开源项目,由 chatmcp 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,027)位列前 30%,在智能体分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-10。

它主要面向的使用场景是:个人用户让AI总结过去一周的微信聊天要点。同类可对比的替代方案包括 mcp-server-chatgpt-retrieval、chat-summary-mcp、memory-server。

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