时间轴-MCP服务器

<div align="center"> <img width="150px" src="https://gips2.baidu.com/it/u=4235391310,2674247675&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=288&h=288" alt="Chronulus AI"> <h1 align="center">用于Chronulus的MCP服务器</h1> <h3 align="center">在Claude中与Chronulus AI预测代理进行对话</h3> </div>

快速开始：桌面版Claude

安装

桌面版Claude目前支持macOS和Windows系统。

安装桌面版Claude 点击这里

配置

按照通用指南 点击这里 来配置Claude桌面客户端。

您可以在以下位置找到您的Claude配置文件：

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

然后选择最适合您需求的方法之一，并将其添加到您的 claude_desktop_config.json 中。

<details> <summary>使用pip</summary>

(选项1) 从PyPI安装发布版本

pip install chronulus-mcp

(选项2) 从GitHub安装

git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
cd chronulus-mcp
pip install .

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "chronulus_mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

注意，如果您遇到类似“MCP chronulus-agents: spawn python ENOENT”的错误， 则很可能需要提供 python 的绝对路径。 例如 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin/python3 而不是仅仅 python

</details> <details> <summary>使用docker</summary>

在这里我们将构建一个名为 'chronulus-mcp' 的Docker镜像，我们可以在Claude配置中重复使用它。

git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
cd chronulus-mcp
 docker build . -t 'chronulus-mcp'

在您的Claude配置中，请确保最终参数与您在构建命令中给Docker镜像的名称相匹配。

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "CHRONULUS_API_KEY", "chronulus-m_ mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

</details> <details> <summary>使用uvx</summary>

uvx 将从PyPI注册表中拉取最新版本的 chronulus-mcp，安装并运行它。

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

注意，如果您遇到类似“MCP chronulus-agents: spawn uvx ENOENT”的错误，则很可能需要：

1. 安装uv 或
2. 提供 uvx 的绝对路径。例如 /Users/username/.local/bin/uvx 而不是仅仅 uvx

</details>

其他服务器（文件系统、获取等）

在我们的演示中，我们使用了第三方服务器如 获取 和 文件系统。

关于安装和配置第三方服务器的详细信息，请参考服务器维护者提供的文档。

以下是如何在您的 claude_desktop_config.json 中配置文件系统和获取的例子：

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/AIWorkspace"
      ]
    },
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
} 

Claude偏好设置

为了简化您在多个工具集之间使用Claude的经验，最好在Claude设置下添加您的偏好设置。

您可以通过以下方式升级您的Claude偏好设置：

• 从桌面版Claude: 设置 -> 通用 -> Claude设置 -> 配置文件（标签页）
• 从claude.ai/settings: 配置文件（标签页）

偏好设置在桌面版Claude和Claude.ai（网页界面）之间共享。因此，您的指令需要在这两种体验中都能工作。

以下是我们在演示中使用的偏好设置：

## 工具依赖协议
以下指令仅在工具/MCP服务器可访问时适用。

### 文件系统 - 工具指令
- 不要在二进制文件（如图像、pdf、docx）上使用'read_file'或'read_multiple_files'。
- 当处理二进制文件（如图像、pdf、docx）时，使用'get_info'而不是'read_*'工具来检查文件。

### Chronulus代理 - 工具指令
- 在使用Chronulus时，优先使用TextFromFile、PdfFromFile和ImageFromFile类型的输入字段，而不是直接扫描文件。
- 当从Chronulus绘制预测图时，始终在图表下方包括Chronulus提供的预测解释，并将其标记为Chronulus解释。