MCP Relay

🚀 Relay

Relay 是一款极其简单的工具，它能在 Claude Desktop 和 Claude Code 之间传递信息，包括文件、代码、数据、注释、说明等，同时保持它们的主上下文窗口相互独立。

Claude Desktop 和 Claude Code 都能自主发送消息，当一方需要另一方的输入时，会自动发送。当有消息到达时，你会收到系统通知，待准备好后即可获取。

为何需要它？ Desktop 和 Code 各有优势。Desktop 更适合进行对话，如规划、头脑风暴、审核和完善文本；Code 则更擅长执行任务，如编辑文件、运行命令和处理错误。但它们之间无法共享上下文。如果你在 Desktop 中起草了内容，想让 Code 来实现，或者想听取 Desktop 对正在编写的代码的意见，就不得不手动在两个应用程序之间复制粘贴。

Relay 能在无需你手动指定问题和在窗口间复制粘贴的情况下，将它们连接起来。这本应是 Anthropic 集成的基本功能。

你能完全掌控：获取消息通常是用户的主动操作，你可以输入 get 或 /get。模型在需要另一方的输入时可以自主发送或获取消息，但不会进行自动的后台同步，避免出现无节制的大语言模型间对话消耗你的令牌。

🚀 快速开始

以下是一个快速示例，展示了如何使用 Relay 在 Claude Desktop 和 Claude Code 之间传递信息：

[在 Desktop 中]
你:     将我上一条错误消息发送到 Code。
Desktop: [通过中继发送]

[Code 的终端中弹出通知]

[在 Code 中]
你:     /get
Code:    已获取。错误来自 parser.py 文件的第 47 行，正则表达式不匹配。
         [修复了该错误]

✨ 主要特性

• 信息传递：能在 Claude Desktop 和 Claude Code 之间轻松传递各类信息，如文件、代码、数据等。
• 自主消息发送：两个 Claude 工具都能自主发送消息，当需要另一方输入时自动执行。
• 系统通知：有新消息到达时，会及时推送系统通知，方便用户及时获取消息。
• 用户掌控：获取消息主要由用户手动操作，避免自动同步带来的问题。
• 独立使用：Desktop 和 Code 仍可独立使用，Relay 仅在需要时进行连接。

📦 安装指南

前提条件

什么是 uvx？ uvx 可以直接运行 Python 包，而无需全局安装。它会自动处理依赖项。如果你还没有安装 uvx，可以运行以下命令进行安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

更多信息请参考 astral.sh/uv。

配置步骤

1. 配置 Claude Desktop

在你的 Claude Desktop 配置文件中添加以下内容：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "relay": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-relay", "--client", "desktop", "--sound"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop，然后让它记住以下指令：

记住：当用户单独输入 "get" 或 "/get" 时，使用 relay_fetch 从中继获取最近的消息。

你可以通过输入 "Show me my memory edits." 来验证该指令是否已被记录。

2. 配置 Claude Code

在项目根目录的 .mcp.json 文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "relay": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-relay", "--client", "code"]
    }
  }
}

注意：只有 Desktop 需要 --sound 参数，因为它负责处理双方的通知。

3. 安装 /get 斜杠命令（可选）

uvx mcp-server-relay --setup-code

此命令会将斜杠命令复制到 ~/.claude/commands/ 目录。

从 GitHub 安装（替代方法）

如果你不想使用 uvx，可以克隆仓库并直接运行：

git clone https://github.com/mhcoen/mcp-relay.git
cd mcp-relay
python -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .

然后在配置文件中使用完整路径：

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "relay": {
      "command": "/path/to/mcp-relay/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/mcp-relay/relay_server.py", "--client", "desktop", "--sound"]
    }
  }
}

Claude Code (.mcp.json)：

{
  "mcpServers": {
    "relay": {
      "command": "/path/to/mcp-relay/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/mcp-relay/relay_server.py", "--client", "code"]
    }
  }
}

请将 /path/to/mcp-relay 替换为你实际克隆的仓库路径。

💻 使用示例

基础用法

[在 Code 中]
你:     我的分类器准确率一直停留在 72%。将训练配置和上一轮的指标发送到 Desktop。
Code:    [通过中继发送 config.yaml 和指标]

[系统通知显示消息已发送到 Desktop]

[在 Desktop 中]
你:     /get
Desktop: [获取配置和指标]
         损失曲线表明你可能存在欠拟合问题。对于这个规模的模型，学习率 1e-5 过于保守...

你:     你会尝试什么方法？
Desktop: 将学习率提高到 3e-5，增加预热步骤，并且你的批量大小为 8，有点小。如果内存允许，尝试使用 16。此外，类别不平衡问题很严重，比例为 80/15/5。考虑使用加权损失或对少数类别进行过采样。

你:     指定具体更改。
Desktop: [通过中继发送更新后的配置]

[系统通知显示消息已发送到 Code]

[在 Code 中]
你:     /get
Code:    已获取。正在更新 config.yaml 并在损失函数中添加类别权重。
         [编辑文件，开始训练]

         第 12 轮：准确率提高到 79%，但类别 2 的精度下降了。想听听 Desktop 的看法吗？

你:     是的，发送混淆矩阵。
Code:    [通过中继发送]

[在 Desktop 中]
你:     /get
Desktop: 类别 2 与类别 0 容易混淆，它们在语义上可能很接近。我需要更多示例。
         [通过中继自动向 Code 发送请求]

高级用法

• 命令变体：
  • /get — 从 Desktop 获取并执行消息
  • /get status — 显示消息数量和最后活动时间
  • /get clear — 清除缓冲区中的所有消息
  • /get <message> — 向 Desktop 发送消息
• 资源访问：你还可以使用 @relay:messages://latest 直接引用消息。这比 /get 更快，并且在计划模式下也能使用。
• 启动预览：当 Code 启动时，你会看到来自 Desktop 的任何待处理消息的预览。使用 /get 可以完整读取这些消息。

发送消息非常简单且隐式。当你说 "Ask Desktop if this looks right" 或 "Send the README to Code" 时，模型会识别意图并自动调用中继。

📚 详细文档

通知设置

当有消息到达时，你会收到系统通知，无需手动轮询。不同平台的通知方法如下：

声音设置：添加 --sound 参数可启用通知声音。如果不指定值，则使用平台默认声音；如果指定值，则使用指定的声音：

通知的持续时间和显示行为由你的操作系统设置控制。

工具说明

🔧 技术细节

• 缓冲区：使用 SQLite 数据库，存储在 ~/.relay_buffer.db。
• 滚动窗口：最多存储 20 条消息，旧消息先被移除。
• 消息限制：每条消息最大为 64 KB。
• 空闲超时：1 小时，服务器在无活动时会自动退出。
• 传输方式：使用标准输入输出（标准 MCP）。
• Python 版本：需要 Python 3.9 及以上版本。

📄 许可证

文档中未提及相关信息，故跳过该章节。

作者

Michael Coen — mhcoen@alum.mit.edu · mhcoen@gmail.com