Context 的项目扩展与二次开发
2025-07-01 17:47:03作者:贡沫苏Truman
1. 项目的基础介绍
Context 是一个针对 Model Context Protocol (MCP) 的原生 macOS 客户端应用程序。它为开发者提供了一个可视化界面,以便测试和调试 MCP 服务器。这款应用特别适合 MCP 服务器开发者使用,支持多个并发连接,并在开发过程中提供必要的调试可视化。
2. 项目的核心功能
- 原生 macOS 应用程序:使用 Swift 和 SwiftUI 构建,提供流畅的用户体验。
- 多服务器连接:能够同时连接到多个 MCP 服务器。
- 自动导入 MCP 服务器:支持从 Cursor、Claude Code、Claude Desktop、Windsurf 和 VS Code 自动导入 MCP 服务器。
- 动态 UI 生成:基于 JSON Schema 自动生成工具调用的界面。
- 动态提示生成:使用模板为基础的参数生成提示。
- 内置资源预览:支持语法高亮和 QuickLook 功能。
- 实时日志流:提供过滤和结构化日志查看功能。
- OAuth 支持:包括动态客户端注册和元数据发现。
- 支持多种传输方式:包括 stdio 和 Streamable HTTP,以及 HTTP+SSE 向后兼容性。
3. 项目的框架或库
该项目主要使用了以下框架或库:
- Swift:作为主要的编程语言。
- SwiftUI:用于构建用户界面。
- Sentry:用于崩溃报告和用户反馈。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
Context/:包含 macOS 应用程序的源代码。ContextCore/:Swift 库,实现了 MCP 客户端,包括 stdio 和 Streamable HTTP 传输。images/:存储应用程序所需的图片资源。scripts/:包含构建和部署脚本。.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。CHANGELOG.md:记录项目的更新历史。LICENSE.md:项目的 MIT 许可协议。README.md:项目的介绍和说明文件。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能增强:增加对 MCP 规范中未实现的高级功能的支持,如 Roots、Sampling、Elicitation、Completion 和 Pagination。
- 性能优化:对现有代码进行性能分析和优化,提升应用响应速度和稳定性。
- 界面美化:根据用户反馈,优化用户界面设计,提升用户体验。
- 跨平台支持:考虑将项目扩展到其他操作系统平台,如 Windows 和 Linux。
- 社区共建:鼓励社区贡献者参与,增加新的功能和修复已知问题。
- 插件系统:开发插件系统,允许第三方开发者为 Context 添加更多功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869