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用户指南
MCP 集成

MCP 集成

Sirchmunk 提供了一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，将其智能搜索能力作为 MCP 工具暴露。可与 Claude Desktop 和 Cursor IDE 等 AI 助手无缝集成。

快速开始

# 安装 MCP 支持
pip install "sirchmunk[mcp]"

# 初始化（生成 .env 和 mcp_config.json）
sirchmunk init

# 编辑 ~/.sirchmunk/.env 填入 LLM API 密钥

# 使用 MCP Inspector 测试
npx @modelcontextprotocol/inspector sirchmunk mcp serve

配置

运行 sirchmunk init 后，会在 ~/.sirchmunk/mcp_config.json 生成配置文件。将其复制到 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "sirchmunk": {
      "command": "sirchmunk",
      "args": ["mcp", "serve"],
      "env": {
        "SIRCHMUNK_SEARCH_PATHS": "/path/to/your_docs,/another/path"
      }
    }
  }
}
参数描述
commandsirchmunk 可执行文件路径。虚拟环境中请使用完整路径。
args["mcp", "serve"] 以 stdio 模式启动 MCP 服务器。
env.SIRCHMUNK_SEARCH_PATHS默认搜索目录（逗号分隔）。

传输模式

stdio（默认）

用于与桌面 AI 工具的本地集成：

sirchmunk mcp serve

HTTP

用于远程或网络化场景：

sirchmunk mcp serve --transport http --port 3000

可用 MCP 工具

执行智能搜索查询。

参数：

  • query (string, 必填) — 搜索问题
  • paths (string[], 可选) — 搜索目录（默认使用 SIRCHMUNK_SEARCH_PATHS）
  • mode (string, 可选) — DEEP 或 FILENAME_ONLY

sirchmunk_get_cluster

通过 ID 获取特定知识簇。

参数：

  • cluster_id (string, 必填) — 知识簇标识符

sirchmunk_list_clusters

列出所有存储的知识簇。

搜索模式

模式描述需要 LLM
DEEP包含蒙特卡洛证据采样的完整多阶段分析是
FILENAME_ONLY快速文件名搜索，无内容分析否

与 Claude Desktop 集成

  1. 安装 MCP 支持：pip install "sirchmunk[mcp]"
  2. 运行 sirchmunk init 生成配置
  3. 将 mcp_config.json 复制到 Claude Desktop 的 MCP 配置目录
  4. 重启 Claude Desktop
  5. Sirchmunk 搜索工具将出现在 Claude 的工具列表中

与 Cursor IDE 集成

  1. 安装 MCP 支持
  2. 运行 sirchmunk init
  3. 将 MCP 服务器配置添加到 Cursor 的设置中
  4. Sirchmunk 将作为 Cursor AI 聊天中的可用工具
注意

MCP Inspector 适合在连接 AI 助手之前测试集成。在 MCP Inspector 中：Connect → Tools → List Tools → sirchmunk_search → 输入参数 → Run Tool。

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