一个模型上下文协议(MCP)服务器,使AI助手能够进行结构化、角色驱动的会话,包括面试准备、个人反思和辅导对话。
通过现实的角色驱动会话来改变您的AI交互体验。最初设计用于模拟面试准备(在重要会议前与“新老板”练习),此MCP服务器已演变为各种引导对话的灵活框架。
无论您是在准备关键演示、寻求结构化的自我反思,还是希望在一个安全的环境中练习困难对话,该服务器都提供了有意义的引导对话框架。
与现实角色进行练习对话:
自适应日记会话,在以下方面流动:
创建自己的角色和会话框架以满足特定需求。
git clone https://github.com/mattjoyce/mcp-persona-sessions.git
cd mcp-persona-sessions
pip install fastmcp
cp config.yaml.example config.yaml
# 根据您的偏好编辑config.yaml
添加到您的MCP客户端配置(例如Claude Desktop):
{
"mcpServers": {
"persona-sessions": {
"command": "/path/to/venv/python",
"args": ["/path/to/mcp-persona-sessions/mcp-persona-sessions.py"],
"cwd": "/path/to/mcp-persona-sessions"
}
}
}
我使用Claude作为MCP客户端,您可能使用其他工具。 简单地请求Claude启动一个会话。
"Claude,使用你的工具运行一个模拟会议,这个会议是与XXX关于YYY的,持续10分钟。" 如果您有有用的文档,请在请求中包含它们。
persona_path: "roles" # 包含角色文件的目录
session_types_file: "session_types.yaml" # 会话框架定义
default_persona_file: "Role-Interviewer-mcp.md" # 默认角色
evaluator_persona_file: "Role-Interview-Evaluator.md" # 反馈角色
在roles/目录下创建一个新的.md文件:
# 您的角色名称
## 身份和目的
[定义这个角色是谁以及他们的职责]
## 沟通风格
[他们如何说话和互动]
## 专业领域
[他们知道什么并专注于什么]
## 目标
[他们在会话中想要实现什么]
[根据需要添加更多部分...]
编辑session_types.yaml以添加新的会话框架:
session_types:
- name: "您的自定义会话"
persona: "您的角色"
persona_file: "Role-Your-Persona.md"
description: "这个会话完成什么"
prerequisites: ["开始需要什么"]
duration: 2 0
topics: ["要探索的关键领域"]
goals: ["会话成果"]
mcp-persona-sessions/
├── mcp-persona-sessions.py # 主MCP服务器
├── timer.py # 计时器管理实用程序
├── config.yaml # 服务器配置
├── session_types.yaml # 可用的会话框架
├── roles/ # 角色定义文件
│ ├── Role-CIO.md
│ ├── Role-Reflective-Companion.md
│ ├── Role-Interview-Evaluator.md
│ └── ...
├── requirements.txt
└── README.md
| 工具 | 目的 |
|---|---|
list_session_frameworks | 浏览可用的会话类型和模板 |
list_session_personas | 查看所有可用的角色 |
get_persona_details | 获取特定角色的全部细节 |
assess_session_readiness | 检查是否准备好开始会话 |
initialize_session | 开始结构化会话 |
start_timer | 启动会话计时器,可选持续时间 |
check_timer_status | 监控正在运行的计时器进度 |
stop_timer | 结束计时器并结束会话 |
get_session_feedback | 分析会话记录以获取反馈 |
欢迎贡献!感兴趣的领域:
GPL-3.0许可证 - 详情见LICENSE文件。
使用模型上下文协议框架构建,用于AI助手扩展性。