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MCP Work History

一个MCP协议服务器,用于记录AI工具的活动日志,包含工具名称、AI模型、时间戳等详细信息,支持每日自动生成工作日志文件。
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什么是MCP工作日志服务器?

这是一个用于记录AI工具执行任务的服务器,可以自动将每次操作记录到每日的工作日志文件中。它能跟踪使用的工具名称、AI模型、时间戳、token使用情况等关键信息。

如何使用MCP工作日志服务器?

通过安装并运行该服务器,AI工具可以调用其提供的接口来记录自己的活动。用户可以在指定的日志文件中查看详细的活动记录。

适用场景

适用于需要详细记录AI工具使用情况的开发人员、团队或组织,可用于分析AI使用效率、成本控制和项目进度管理。

主要功能

精确时间记录每个活动都会记录精确的时间戳(HH:MM格式)
工具与模型追踪记录使用的AI工具名称和具体AI模型(如gemini-2.5-pro, claude-3-sonnet)
全面指标记录包括token使用量、上下文长度、持续时间、费用等数据
标签分类系统通过自定义标签对活动进行分类(如编码、调试、重构)
成功/失败状态记录记录操作是否成功,并可添加错误信息
每日日志文件为每一天生成独立的Markdown格式日志文件
简洁日志格式使用易于阅读的项目符号列表形式记录活动
MCP兼容性与所有支持MCP协议的AI客户端兼容

优势与局限性

优势
自动化日志记录,无需手动输入
提供详细的技术指标,便于分析AI使用情况
支持多种AI工具和模型的记录
日志格式清晰,方便查阅
可扩展性强,支持自定义标签和配置
局限性
需要一定的技术基础进行配置
日志文件存储在本地,可能需要手动备份
对于非MCP兼容的AI工具无法使用

如何使用

安装服务器
通过npm安装MCP工作日志服务器
启动服务器
运行服务器以开始接收AI工具的日志请求
配置AI工具
在AI工具中设置MCP服务器的连接参数
查看日志
在logs目录下找到每天生成的Markdown格式日志文件

使用案例

AI代码助手自动记录当AI代码助手完成代码编写后,自动记录使用了哪个模型、耗时多久、消耗了多少token
AI调试器记录问题当AI调试器发现代码中的错误时,记录使用的模型、错误信息和相关标签
AI测试生成器记录结果当AI测试生成器创建测试用例时,记录使用的模型、测试类型和相关标签

常见问题

如何知道MCP工作日志服务器是否正在运行?
是否可以自定义日志文件的保存位置?
是否支持多个AI工具同时记录日志?
日志文件可以导出吗?
是否可以查看历史日志?

相关资源

GitHub仓库
MCP工作日志服务器的源代码和文档
MCP协议文档
Model Context Protocol官方文档
Warp AI MCP配置指南
如何在Warp AI中配置MCP服务器
Claude桌面版MCP设置
如何在Claude桌面版中设置MCP服务器
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "work-history": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp-work-history/src/index.js"]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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