Sensei MCP

🚀 武士道多角色协作平台（Sensei MCP）🥋

这是一个拥有64个专业AI角色的多角色工程导师，可协同提供专业指导

版本更新说明

• v0.9.0新特性：完整的第三方MCP集成套件 - 实现与6个集成MCP服务器（Serena、OpenMemory、GitHub、Context7、Tavily、Playwright）的多MCP编排，提供13个工作流模板和10个可执行演示！支持战术代码执行（Sensei → Serena）、跨项目内存（OpenMemory）以及与GitHub集成的工作流（PR审查、提交分析、问题分类）。完整工作流请参阅集成指南。
• v0.8.0新特性：完整的角色组合（64个角色） - 现已集成claude-skills仓库中的所有角色！新增17个角色，包括完整的设计与UX团队（6个）、战略扩展技能（5个）、关键基础设施漏洞（5个）和元导航角色（2个）。
• v0.6.0：精细角色内容访问（选项B架构） - 通过新的内容提供架构修复了编排器占位符错误。现在MCP为Claude提供角色SKILL.md内容进行分析，而非自行执行分析。新增4个精细工具，用于角色发现、内容访问、会话上下文和咨询记录。
• v0.5.0：增强发现、CI/CD集成、团队协作和数据库专业知识 - 具备交互式演示模式、GitHub Actions/GitLab CI模板以及团队会话合并功能。
• v0.4.0：分析与团队协作 - 可跟踪角色有效性，将会话摘要导出为ADR，并与团队共享工程决策。

Sensei可将您的工程标准从被动文档转变为主动导师，在Claude进行推理之前注入相关指南，并保留架构决策的会话记忆。

🤝 人机大模型伙伴关系（关键洞察）

• 人类提供：领域专业知识、判断力、上下文、业务约束和战略方向。
• 大语言模型提供：跨64个专家角色的综合能力、与32000行经验的模式匹配、一致性检查和实时智能。
• 共同实现：以编写代码的速度做出CTO级决策，进行多视角分析且无短板。

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Claude代码

claude mcp add sensei -- uvx sensei-mcp

手动配置

{
  "mcpServers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

{
  "context_servers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sensei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sensei-mcp"]
    }
  }
}

✨ 主要特性

v0.6.0 - 精细角色内容访问（选项B架构）🎭

• 🔧 修复关键漏洞：编排器之前返回占位符文本而非实际分析结果。
• 🏗️ 新架构：MCP作为内容提供者（而非分析引擎）
  • MCP提供角色SKILL.md内容。
  • Claude（调用的大语言模型）使用该内容进行分析。
  • 遵循.claude/skills/模式以保持一致性。
• 🛠️ 4个新的精细工具：
  • get_persona_content() - 返回特定角色的完整SKILL.md文件。
  • suggest_personas_for_query() - 智能选择角色并提供相关性分数。
  • get_session_context() - 以JSON格式返回会话记忆（约束、决策、模式）。
  • record_consultation() - 在Claude进行分析后记录咨询信息。
• 📊 优势：
  • MCP无需大语言模型（无需API密钥、无成本、无延迟）。
  • Claude专注于其擅长的分析工作。
  • MCP行为可预测、确定性强。
  • 可扩展（只需添加SKILL.md文件）。

v0.5.0 - 增强发现、CI/CD集成、团队协作和数据库专业知识🚀

• 🔍 交互式角色发现 - 更快找到合适的专家：
  • 增强的list_available_skills()提供3种格式模式（标准、详细、快速）。
  • CLI演示模式（sensei-mcp --demo）展示5个实际场景。
  • 当选择少于2个角色时提供智能上下文提示。
  • 技术关键词检测（数据库、API、安全、前端、移动、机器学习）。
• 🔧 CI/CD集成包 - 将Sensei集成到您的开发工作流中：
  • 用于PR审查和架构检查的GitHub Actions工作流。
  • 预提交钩子（一致性、安全、成本分析）。
  • 3阶段验证的GitLab CI管道。
  • 增强的analyze_changes()提供角色建议。
  • 全面的集成指南（500多行）。
• 🤝 会话合并与团队同步 - 协作进行架构决策：
  • 合并多个开发者会话并进行智能冲突解决。
  • 4种合并策略（最新、最旧、全部、手动）。
  • 会话比较用于并排分析。
  • 跟踪所有决策的归属。
• 🗄️ 数据库架构师角色 - 专业数据库专家加入团队：
  • 具备模式设计和规范化专业知识。
  • 提供查询优化和索引策略。
  • 进行迁移规划和可扩展性模式设计。
  • 提供多租户架构指导。

v0.4.0 - 分析与团队协作📊

• 📊 会话分析 - 基于数据洞察角色使用情况和决策模式：
  • 跟踪最常用和最少使用的角色。
  • 上下文分布（安全、危机、架构等）。
  • 决策速度和咨询模式。
  • 基于时间的过滤（过去7天、过去30天、所有时间）。
  • 导出为Markdown、JSON或文本格式。
• 📄 咨询导出 - 将单个咨询信息导出为专业报告：
  • Markdown格式包含元数据（ID、时间戳、模式、上下文）。
  • JSON格式用于CI/CD集成。
  • 纯文本格式用于通信工具。
• 📋 会话摘要 - 导出全面的ADR（架构决策记录）：
  • 完整的决策历史和理由。
  • 活跃的约束和商定的模式。
  • 最近的咨询历史。
  • 可配置包含内容（决策、咨询、约束、模式）。
  • 非常适合团队入职和对齐。

v0.3.0 - 多角色编排器🎭

• 🎭 47个专业角色 - 技能编排器协调跨12个类别的专家视角：
  • 核心（3个）：尖刻资深工程师、务实架构师、遗留系统考古学家。
  • 专业（6个）：API平台工程师、数据工程师、数据库架构师、前端UX专家、机器学习务实者、移动平台工程师。
  • 运维（3个）：站点可靠性工程师、事件指挥官、可观测性工程师。
  • 安全（2个）：安全哨兵、合规守护者。
  • 平台（3个）：开发者体验冠军、平台构建者、QA自动化工程师。
  • 成本（1个）：FinOps优化师。
  • 领导（4个）：富有同理心的团队领导、产品工程领导、执行联络人、技术作家。
  • 开发者关系（4个）：开发者倡导者、解决方案架构师、资深个人贡献者顾问、开源战略家。
  • 战略（6个）：并购尽职调查、供应商管理、技术招聘、工程转型、AI伦理治理、数据战略。
  • 管理（3个）：工程经理、工程总监、工程副总裁。
  • 技术领导（2个）：首席架构师、首席工程师。
  • 协调（3个）：技术项目经理、技术产品经理、工程运维。
  • 基础设施（6个）：数据库可靠性工程师、发布工程领导、性能工程师、云架构师、测试工程领导、客户成功工程师。
  • 元（1个）：技能编排器。
• 🧠 上下文检测 - 智能将查询路由到相关角色（危机、安全、政治、架构、成本、团队、技术）。
• 🤝 协作综合 - 多视角分析并解决冲突达成共识。
• 📊 咨询跟踪 - 会话记忆记录咨询的角色和原因。
• ⚡ 多种模式：
  • orchestrated（默认）：2 - 5个角色协作。
  • quick：仅由尖刻资深工程师快速回答。
  • crisis：应急团队（事件指挥官、站点可靠性工程师、执行联络人）。
  • standards：传统单语音模式以保持向后兼容性。

核心特性（v0.2.x）

• 🎯 上下文感知加载 - 每次请求仅加载规则手册的5 - 15%（节省87.5%的令牌）。
• 🧠 会话记忆 - 跨对话记住架构决策。
• 🤝 团队同步 - 通过仓库中的.sensei文件夹共享决策和规则。
• 🕵️ Git感知 - 自动从暂存文件推断上下文。
• 📦 50多种文件类型 - 全面覆盖技术栈。
• 🔍 智能推理 - 自动确定相关标准。
• 🛡️ 一致执行 - 避免重复讨论模式。
• 🚀 零配置 - 安装后立即使用。
• 🔒 隐私优先 - 本地运行，无需外部服务。

📦 支持的文件类型

编程语言（20多种）

Python、JavaScript、TypeScript、Go、Java、Kotlin、Swift、Ruby、Rust、PHP、C#、Scala、C/C++、Dart、Elixir、Clojure、Elm、Julia、R

前端与Web

React（JSX/TSX）、Vue、Svelte、Astro、HTML、CSS、SCSS、SASS、LESS

基础设施与DevOps

Terraform、Docker、Kubernetes、nginx、Apache、Shell脚本（bash/zsh）、Makefiles、HCL

数据与API

SQL、Prisma、GraphQL、Protobuf、Avro、CSV、XML、Jupyter笔记本

配置与工具

YAML、JSON、TOML、ESLint、Prettier、Jest、Playwright、Cypress、Webpack、Vite、tsconfig.json

CI/CD

GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、CircleCI、Azure Pipelines

移动

Android（AndroidManifest.xml、build.gradle）、iOS（Info.plist、Podfile）

包管理器

package.json、Gemfile、Cargo.toml、go.mod、requirements.txt、Pipfile

监控

Prometheus、Grafana、Datadog、New Relic、Sentry

💻 使用示例

基础用法

Sensei提供20个MCP工具（v0.6.0新增4个，v0.5.0新增2个，v0.4.0新增3个，v0.3.0新增3个） + CLI演示模式：

v0.6.0 - 精细角色内容工具

# 获取特定角色的完整SKILL.md内容
content = get_persona_content(
  persona_name="security-sentinel",
  include_metadata=True  # 可选：包含描述和专业知识
)
# 返回：包含原则、个性、专业知识、指南的完整SKILL.md文件

# Claude使用此内容作为上下文分析您的查询
# 示例工作流：
# 1. Claude建议角色 → ["security-sentinel", "api-platform-engineer"]
# 2. Claude获取每个角色的内容 → 完整的SKILL.md文件
# 3. Claude使用内容从每个角色的角度进行分析
# 4. Claude综合所有视角给出建议

v0.5.0 - 增强发现与团队合并

# 运行交互式演示
sensei-mcp --demo

# 显示5个实际场景：
# - 架构决策（微服务迁移）
# - 生产危机（数据库故障）
# - 安全审查（认证审计）
# - 成本优化（云支出）
# - 代码质量（技术债务）

高级用法

v0.6.0 - 精细角色内容工具

# 智能选择角色并提供相关性分数和理由
suggestions = suggest_personas_for_query(
  query="How should we handle authentication for our API?",
  max_suggestions=5,  # 最大建议数量（默认：5）
  context_hint="SECURITY"  # 可选：强制特定上下文
)
# 返回JSON：
# {
#   "query": "How should we handle authentication...",
#   "detected_context": "SECURITY",
#   "suggestions": [
#     {
#       "name": "security-sentinel",
#       "display_name": "Security Sentinel",
#       "relevance": 0.95,
#       "rationale": "Expert in authentication, security"
#     },
#     {
#       "name": "api-platform-engineer",
#       "display_name": "API Platform Engineer",
#       "relevance": 0.82,
#       "rationale": "Expert in API design, contracts"
#     }
#   ]
# }

# 从查询中自动检测上下文
suggest_personas_for_query(
  query="Our AWS bill is too high",
  max_suggestions=3
)
# 返回：finops-optimizer, pragmatic-architect, site-reliability-engineer

📚 详细文档

入门指南

• 快速开始指南 - 5分钟快速上手
• 使用指南 - 全面的使用示例

MCP生态系统集成（新增）

• MCP集成架构 - 人机大模型伙伴关系的完整愿景
• MCP集成示例 - 结合多个MCP服务器的实际工作流
• CI/CD集成指南 - GitHub Actions、GitLab CI、预提交钩子

技术文档

• 架构深入解析 - 技术实现细节
• 贡献指南 - 如何贡献
• 发布指南 - PyPI发布工作流

🔧 技术细节

工作原理

1. 上下文推理引擎分析：
   • 文件模式（API路由、数据库模式、测试等）。
   • 操作类型（创建、重构、调试等）。
   • 关键词（租户、支付、异步等）。
2. 规则手册加载器提取相关部分：
   • 总共57个部分映射到32种文件模式。
   • 核心部分始终加载（原则、理念）。
   • 特定任务部分按需加载。
3. 会话管理器持久化决策：
   • 存储在$HOME/.sensei/sessions/<project>.json中。
   • 人类可读的JSON格式。
   • 每次调用工具时自动加载。

文件模式示例

💡 示例工作流

架构决策（v0.3.0多角色）

# 1. 获取多角色架构指导
result = get_engineering_guidance(
  query="Should we migrate from a monolith to microservices? We have 5 engineers and 10K users.",
  mode="orchestrated",  # 自动选择相关角色
  session_id="saas-backend"
)
# 咨询的角色：务实架构师、尖刻资深工程师、产品工程领导
# 综合结果包括：共识点、权衡、建议

# 2. 咨询特定专家进行跟进
consult_skill(
  skill_name="finops-optimizer",
  query="What's the cost impact of microservices vs monolith?",
  session_id="saas-backend"
)

# 3. 记录决策
record_decision(
  category="architecture",
  description="Stay monolith for now, plan modular architecture",
  rationale="Team size and user scale don't justify microservices complexity yet",
  session_id="saas-backend"
)

生产事件（危机模式）

# 危机模式激活应急响应团队
get_engineering_guidance(
  query="Production database has 10K connections and is timing out!",
  mode="crisis",  # 事件指挥官、站点可靠性工程师、执行联络人
  session_id="saas-backend"
)
# 返回：立即的分类步骤、沟通计划、根本原因分析

开始新特性（v0.2.x传统模式）

# 1. 获取特性的上下文（传统标准模式）
get_engineering_context(
  operation="CREATE",
  file_paths=["api/webhooks.py"],
  description="Stripe webhook handler for subscription events",
  session_id="saas-backend"
)

# 2. 记录关键决策
record_decision(
  category="architecture",
  description="Use idempotent webhook processing with deduplication",
  rationale="Webhooks can be retried, need to handle duplicates safely",
  session_id="saas-backend"
)

# 3. 实施前验证
validate_against_standards(
  design_description="POST /webhooks/stripe with signature verification",
  focus_areas=["security", "api"],
  session_id="saas-backend"
)

代码审查

# 加载相关标准进行审查
get_engineering_context(
  operation="REVIEW",
  file_paths=["api/users.py", "db/queries.sql"],
  description="User management PR - check multi-tenancy",
  session_id="saas-backend"
)

# 检查与过去决策的一致性
check_consistency(
  proposed_change="Add user_id index without tenant_id",
  session_id="saas-backend"
)

调试生产问题

# 获取可观测性和调试上下文
get_engineering_context(
  operation="DEBUG",
  file_paths=["services/payment_processor.py"],
  description="Investigating payment timeout issues",
  session_id="saas-backend"
)

# 查询特定标准
query_specific_standard(
  section_name="observability",
  session_id="saas-backend"
)

🤝 团队同步与项目隔离

Sensei支持与团队共享决策和规则：

1. 在项目根目录创建.sensei文件夹。
2. 添加rules.md文件以设置特定项目规则。
3. 使用project_root运行工具：决策将保存到.sensei/decisions.md。

这样您就可以将工程记忆提交到Git！

📄 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证，详情请参阅LICENSE。

🔗 链接

• GitHub：https://github.com/amarodeabreu/sensei-mcp
• PyPI：https://pypi.org/project/sensei-mcp/
• 问题反馈：https://github.com/amarodeabreu/sensei-mcp/issues

🙏 致谢

• 基于FastMCP构建。
• 由模型上下文协议提供支持。
• 受对一致工程标准的需求启发。

由amarodeabreu 🥋 打造