Chronos Protocol

🚀 時間協議（Chronos Protocol）

時間協議（Chronos Protocol）通過消除自動化系統中的時間盲區，變革了人工智能開發工作流程。MCP 服務器提供了完整的可追溯性和會話連續性，使人工智能代理能夠在不同會話間保持上下文，同時提供企業級的時間跟蹤、智能調度和全面的開發分析。

🚀 快速開始

Chronos Protocol 是一個專為自動化編碼環境設計的協議，旨在解決人工智能開發工作流程中的關鍵問題。要開始使用 Chronos Protocol，你需要進行安裝和配置。

安裝

前提條件

• Python：3.10 或更高版本
• MCP 支持：支持模型上下文協議（Model Context Protocol）的人工智能客戶端

安裝步驟

# 1. 克隆倉庫
git clone https://github.com/n0zer0d4y/chronos-protocol.git
cd chronos-protocol

# 2. 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 3. 以可編輯模式安裝（MCP 必需）
pip install -e .

# 4. 驗證安裝
python -m chronos_protocol --help

安裝完成後，你可以根據 配置 部分中的適當配置模式，在 MCP 客戶端中配置 Chronos Protocol。

基本使用

獲取當前時間

# 獲取系統時區的當前時間
get_current_time(timezone="system")
# 返回：包含完整時區上下文的當前時間

智能時區轉換

# 跨時區轉換會議時間
convert_time(
  source_timezone="America/New_York",
  time="15:00",
  target_timezone="Europe/London"
)
# 返回：包含時區差異信息的轉換後時間

✨ 主要特性

核心能力

Chronos Protocol 通過專門為自動化編碼環境設計的複雜時間智能和持久內存系統，解決了人工智能開發工作流程中的關鍵差距。

系統時間優先方法

Chronos Protocol 通過將 計算機的本地系統時間 作為智能默認值，改變了自動化系統處理時間的方式。不再有 timezone 混淆，只需使用 "system" 或 "local"，即可獲得適應環境的即時、上下文時間感知。

核心時間智能

• get_current_time - 簡單的時間感知：Chronos Protocol 將計算機的本地系統時間作為智能默認值。大多數人工智能集成開發環境（IDE）已經在其提示中嵌入了系統時間，但 Chronos Protocol 提供了明確、結構化的時間上下文，適用於所有 MCP 客戶端。
• convert_time - 智能時區轉換：通過智能轉換消除時區計算錯誤，可用於會議調度、發佈計劃和時差分析等場景。

活動智能系統

• start_activity_log - 智能上下文初始化：使用唯一的活動 ID 和豐富的元數據開始複雜的活動監控，用於代理開發工作流程。
• end_activity_log - 成功文檔和分析：完成活動時自動計算持續時間，並提供豐富的結果數據，用於性能智能分析。
• get_elapsed_time - 即時進度監控：在不中斷執行流程的情況下監控正在進行的活動。
• get_activity_logs - 歷史智能和模式分析：通過複雜的過濾查詢和分析開發模式。
• update_activity_log - 智能活動管理：使用更新的見解和修正修改已完成的活動。

智能提醒系統

• create_time_reminder - 上下文任務調度：設置與開發工作流程相關的智能提醒。
• check_time_reminders - 主動感知系統：通過智能提醒檢測提前瞭解重要任務。

解決的問題

• 消除人工智能時間盲區：人工智能代理可以主動檢查當前時間並做出時間感知決策，而不僅僅依賴於系統提示中嵌入的系統時間。
• 減少上下文切換：人工智能代理可以在不中斷工作流程的情況下跟蹤時間。
• 跨項目連續性：可以在項目 A 中開始跟蹤，在項目 B 中完成，所有內容保持連接。
• 以開發者為中心的設計：專門為代理編碼工作流程構建，而不是通用的時間跟蹤。

架構

靈活的存儲架構

Chronos Protocol 支持兩種存儲模式，以適應不同的開發工作流程：

• 集中模式（傳統）：所有項目使用單個數據庫，適用於希望在所有工作中進行統一時間跟蹤的團隊，支持跨項目分析和歷史智能，持久內存適用於所有項目。
• 按項目模式（動態）：自動檢測項目，無需配置，每個項目使用獨立存儲（{project-root}/chronos-data/time_server_data.json），適用於喜歡按項目進行跟蹤的個人開發者，零設置，只需使用 --storage-mode per-project 即可在任何地方使用。

上下文工程框架集成

Chronos Protocol 的活動日誌系統為 Claude Task Master、Agent OS 和 BMAD Method 等人工智能框架提供持久內存，支持增強的任務跟蹤、集中活動日誌記錄和跨代理操作的歷史分析，使用持久的活動 ID。

📦 安裝指南

前提條件

• Python：3.10 或更高版本
• MCP 支持：支持模型上下文協議（Model Context Protocol）的人工智能客戶端

安裝步驟

# 1. 克隆倉庫
git clone https://github.com/n0zer0d4y/chronos-protocol.git
cd chronos-protocol

# 2. 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 3. 以可編輯模式安裝（MCP 必需）
pip install -e .

# 4. 驗證安裝
python -m chronos_protocol --help

安裝完成後，根據 配置 部分中的適當配置模式，在 MCP 客戶端中配置 Chronos Protocol。

💻 使用示例

基礎用法

獲取當前時間

# 獲取系統時區的當前時間
get_current_time(timezone="system")
# 返回：包含完整時區上下文的當前時間

智能時區轉換

# 跨時區轉換會議時間
convert_time(
  source_timezone="America/New_York",
  time="15:00",
  target_timezone="Europe/London"
)
# 返回：包含時區差異信息的轉換後時間

高級用法

完整開發會話跟蹤

# 1. 開始活動日誌記錄
activity_id = start_activity_log(
    activityType="debugging",
    task_scope="feature-implementation",
    description="Fix authentication module login flow"
)

# 2. 人工智能代理處理任務...
# 使用 get_elapsed_time(activity_id) 監控進度

# 3. 完成任務並記錄結果
end_activity_log(
    activity_id,
    result="Authentication module completed successfully"
)

智能任務分析

# 獲取活動歷史記錄以進行模式分析
activities = get_activity_logs(
    activityType="debugging",
    task_scope="feature-implementation"
)

# 人工智能從模式和時間中學習
for activity in activities:
    analyze_completion_time(activity)
    identify_successful_patterns(activity)

跨會話連續性

# 檢查正在進行的活動
ongoing = get_activity_logs(status="ongoing")
if ongoing:
    # 從上次中斷的地方繼續
    continue_activity(ongoing[0]["activityId"])

# 從歷史中學習
debug_sessions = get_activity_logs(
    activityType="debugging",
    start_date="2024-01-01"
)

人工智能框架集成示例

# 示例：人工智能框架集成
activity_id = start_activity_log(
    activityType="framework_task",
    task_scope="feature-implementation",
    description="AI agent implementing authentication module",
    tags=["ai-agent", "claude-task-master"]
)

# 你的框架將 activity_id 與任務數據一起存儲
# 稍後：end_activity_log(activity_id, result="Authentication module completed")

這將創建一個智能反饋循環，使人工智能框架能夠從歷史任務性能和時間模式中學習！

📚 詳細文檔

API 文檔

時間智能函數

• get_current_time(timezone)：獲取包含系統時間上下文的標準化時間戳。
  • 參數：timezone（字符串），目標時區，使用 "system" 或 "local" 表示用戶的本地時間，或使用 IANA 名稱，如 "America/New_York"、"Europe/London"、"UTC"。
  • 返回：包含完整時區上下文和元數據的當前時間。
• convert_time(source_timezone, time, target_timezone)：在時區之間進行智能轉換，處理夏令時（DST）。
  • 參數：source_timezone（字符串），源時區；time（字符串），24 小時格式的時間（HH:MM）；target_timezone（字符串），目標時區。
  • 返回：包含時區差異信息的轉換後時間。

活動智能函數

• start_activity_log(activityType, task_scope, description, tags?)：使用唯一的活動 ID 和豐富的元數據初始化活動監控。
  • 參數：activityType（字符串），活動類型（如 'debugging'、'feature-implementation'）；task_scope（字符串），任務範圍；description（字符串），活動的詳細描述；tags（數組，可選），用於對活動進行分類的字符串數組。
  • 返回：用於跟蹤的唯一活動 ID。
• end_activity_log(activityId, result?, notes?)：完成活動時自動計算持續時間，並提供豐富的結果數據。
  • 參數：activityId（字符串），要結束的活動的唯一標識符；result（字符串，可選），活動的結果或成果；notes（字符串，可選），關於活動的額外註釋。
  • 返回：包含持續時間和時間戳的已完成活動。
• get_elapsed_time(activityId)：在不中斷執行流程的情況下監控正在進行的活動。
  • 參數：activityId（字符串），活動的唯一標識符。
  • 返回：指定活動的已用時間信息。
• get_activity_logs(filters?)：通過複雜的過濾查詢和分析開發模式。
  • 參數：filters（對象，可選），過濾選項，包括 activityType（字符串）、task_scope（字符串）、startDate（字符串，ISO 8601 格式）、endDate（字符串，ISO 8601 格式）、limit（整數）。
  • 返回：符合條件的活動日誌數組。
• update_activity_log(activityId, updates)：使用更新的見解和修正修改已完成的活動。
  • 參數：activityId（字符串），要更新的活動的唯一標識符；updates（對象），包含要更新的字段的對象。
  • 返回：更新後的活動日誌。

提醒系統函數

• create_time_reminder(reminderTime, message, relatedTaskId?)：使用系統時間創建基於時間的提醒。
  • 參數：reminderTime（字符串，ISO 8601 格式，包含時區），提醒時間；message（字符串），提醒消息；relatedTaskId（字符串，可選），相關任務或活動的 ID。
  • 返回：帶有唯一標識符的已創建提醒。
• check_time_reminders(upcomingMinutes?)：檢查到期或即將到期的時間提醒。
  • 參數：upcomingMinutes（整數，可選），檢查在多少分鐘內到期的提醒（默認：60）。
  • 返回：到期和即將到期的提醒數組。

配置

Chronos Protocol 支持兩種存儲模式：

ID 格式選項

重要：類型參數警告

請勿 在 MCP 配置中添加 "type": "stdio"。

• 原因：Chronos Protocol 硬編碼使用 stdio 傳輸，當客戶端添加 "type": "stdio" 時，可能會干擾變量解析，變量替換在類型驗證之前進行，會導致無效路徑，如 C:\Program Files\VSCode\${workspaceFolder}。
• 正確方法：讓 Chronos Protocol 自動處理傳輸選擇，僅在 MCP 客戶端需要且不使用變量時指定 "type"，大多數 MCP 客戶端無需顯式聲明類型即可正常工作。

VS Code 擴展和派生版本

• Roo Code 擴展

{
  "mcpServers": {
    "chronos-protocol": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "chronos_protocol",
        "--storage-mode",
        "per-project",
        "--project-root",
        "${workspaceFolder}",
        "--id-format",
        "custom"
      ]
    }
  }
}

• VS Code 派生版本（如 Cursor & Trae）

{
  "mcpServers": {
    "chronos-protocol": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "chronos_protocol",
        "--storage-mode",
        "per-project",
        "--project-root",
        "${workspaceFolder}",
        "--id-format",
        "custom"
      ]
    }
  }
}

• CLI 客戶端（如 Claude Code & Gemini CLI）

{
  "chronos-protocol": {
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "chronos_protocol",
      "--storage-mode",
      "per-project",
      "--id-format",
      "custom"
    ]
  }
}

• 有限支持客戶端（如 Cline & Qoder）
  • 已知限制：不支持 ${workspaceFolder} 變量替換，不能使用按項目存儲模式，包含 --project-root 參數會失敗，僅支持集中存儲。
  • 工作配置

{
  "chronos-protocol": {
    "disabled": false,
    "timeout": 60,
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "chronos_protocol",
      "--storage-mode",
      "centralized",
      "--data-dir",
      "/path/to/centralized/chronos-data",
      "--id-format",
      "custom"
    ]
  }
}

🔧 技術細節

靈活的存儲架構

Chronos Protocol 支持兩種存儲模式，以適應不同的開發工作流程：

• 集中模式（傳統）：所有項目使用單個數據庫，適用於希望在所有工作中進行統一時間跟蹤的團隊，支持跨項目分析和歷史智能，持久內存適用於所有項目。
• 按項目模式（動態）：自動檢測項目，無需配置，每個項目使用獨立存儲（{project-root}/chronos-data/time_server_data.json），適用於喜歡按項目進行跟蹤的個人開發者，零設置，只需使用 --storage-mode per-project 即可在任何地方使用。

上下文工程框架集成

Chronos Protocol 的活動日誌系統為 Claude Task Master、Agent OS 和 BMAD Method 等人工智能框架提供持久內存，支持增強的任務跟蹤、集中活動日誌記錄和跨代理操作的歷史分析，使用持久的活動 ID。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。

致謝

• Anthropic 提供了模型上下文協議規範
• MCP 社區 提供了客戶端實現和測試
• 貢獻者 提供了寶貴的反饋和錯誤報告

準備好變革你的人工智能開發工作流程了嗎？在 MCP 客戶端中配置 Chronos Protocol，開始構建具有完整可追溯性和會話連續性的應用程序。