MCP Server

Cognitive Modules 提供 MCP (Model Context Protocol) Server，让 Claude Code、Cursor 等 AI 工具可以原生使用 Cognitive Modules。

什么是 MCP？

MCP 是 Anthropic 提出的开放协议，让 AI 工具可以连接外部资源和工具。通过 MCP，Claude 可以直接调用 Cognitive Modules 进行代码审查、任务排序等操作。

安装

Node.js (npm) - 推荐

# 全局安装
npm install -g cogn

# 或使用 npx
npx cogn --help

Python (pip)

pip install "cognitive-modules[mcp]"

启动 MCP Server

Node.js

cog mcp

Python

cog mcp

配置 Claude Desktop

编辑 Claude Desktop 配置文件：

macOS

# 配置文件位置
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows

# 配置文件位置
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加 Cognitive Modules MCP Server：

Node.js (推荐)

{
  "mcpServers": {
    "cognitive": {
      "command": "cog",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
      }
    }
  }
}

Python

{
  "mcpServers": {
    "cognitive": {
      "command": "cog",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 后，就可以使用 Cognitive Modules 了。

配置 Cursor

在 Cursor 设置中添加 MCP Server：

Node.js (推荐)

{
  "mcp.servers": {
    "cognitive": {
      "command": "cog",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Python

{
  "mcp.servers": {
    "cognitive": {
      "command": "cog",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

可用的 Tools

MCP Server 暴露以下工具：

cognitive_run

运行 Cognitive Module，获取结构化结果。

cognitive_run(
  module: "code-reviewer",
  args: "def login(u,p): return db.query(f'SELECT * FROM users WHERE name={u}')"
)

返回：

{
  "ok": true,
  "data": {
    "issues": [
      {"type": "security", "severity": "critical", "description": "SQL 注入"}
    ],
    "confidence": 0.95,
    "rationale": "检测到字符串拼接 SQL"
  }
}

cognitive_list

列出所有已安装的模块。

cognitive_list()

返回：

{
  "modules": [
    {"name": "code-reviewer", "location": "builtin", "format": "v1"},
    {"name": "task-prioritizer", "location": "builtin", "format": "v1"}
  ],
  "count": 2
}

cognitive_info

获取模块详细信息。

cognitive_info(module: "code-reviewer")

返回：

{
  "ok": true,
  "name": "code-reviewer",
  "version": "1.0.0",
  "description": "代码安全和质量审查",
  "responsibility": "分析代码并识别潜在问题"
}

在 Claude 中使用

配置完成后，在 Claude 中可以直接请求：

"帮我审查这段代码的安全问题"

Claude 会自动调用 cognitive_run("code-reviewer", ...) 并返回结构化结果。

测试 MCP Server

使用 MCP Inspector 测试：

npx -y @modelcontextprotocol/inspector

然后连接到 cog mcp 启动的服务。

环境变量

MCP Server 需要配置 LLM API Key：

{
  "mcpServers": {
    "cognitive": {
      "command": "cog",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx",
        "LLM_PROVIDER": "openai"
      }
    }
  }
}

支持的 Provider：

• openai - OpenAI GPT 系列
• anthropic - Claude 系列
• minimax - MiniMax
• deepseek - DeepSeek
• ollama - 本地模型

与 HTTP API 的区别

特性	MCP Server	HTTP API
协议	stdio/SSE	HTTP REST
客户端	Claude/Cursor	任意 HTTP 客户端
集成方式	原生集成	API 调用
适用场景	AI 工具内置	工作流平台

两者可以同时使用，根据场景选择。