docs (#48)
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Sarv
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docs/mcp.md
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# MCP 集成指南
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## 目录
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- [MCP 集成指南](#mcp-集成指南)
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- [目录](#目录)
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- [前期准备](#前期准备)
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- [mcp-proxy](#mcp-proxy)
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- [ChatWise](#chatwise)
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- [Cherry Studio](#cherry-studio)
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- [Claude Desktop](#claude-desktop)
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- [Monica Code](#monica-code)
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## 前期准备
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运行 `chatlog`，完成数据解密并开启 HTTP 服务
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### mcp-proxy
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如果遇到不支持 `SSE` 的客户端，可以尝试使用 `mcp-proxy` 将 `stdio` 的请求转换为 `SSE`。
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项目地址：https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy
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安装方式：
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```shell
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# 使用 uv 工具安装，也可参考项目文档的其他安装方式
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uv tool install mcp-proxy
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# 查询 mcp-proxy 的路径，后续可直接使用该路径
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which mcp-proxy
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/Users/sarv/.local/bin/mcp-proxy
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```
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## ChatWise
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- 官网：https://chatwise.app/
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- 使用方式：MCP SSE
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- 注意事项：使用 ChatWise 的 MCP 功能需要 Pro 权限
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1. 在 `设置 - 工具` 下新建 `SSE 请求` 工具
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1. 在 URL 中填写 `http://127.0.0.1:5030/sse`，并勾选 `自动执行工具`，点击 `查看工具` 即可检查连接 `chatlog` 是否正常
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3. 返回主页，选择支持 MCP 调用的模型，打开 `chatlog` 工具选项
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4. 测试功能是否正常
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## Cherry Studio
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- 官网：https://cherry-ai.com/
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- 使用方式：MCP SSE
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1. 在 `设置 - MCP 服务器` 下点击 `添加服务器`，输入名称为 `chatlog`，选择类型为 `服务器发送事件(sse)`，填写 URL 为 `http://127.0.0.1:5030/sse`，点击 `保存`。（注意：点击保存前不要先点击左侧的开启按钮）
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2. 选择支持 MCP 调用的模型，打开 `chatlog` 工具选项
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3. 测试功能是否正常
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## Claude Desktop
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- 官网：https://claude.ai/download
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- 使用方式：mcp-proxy
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- 参考资料：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user#2-add-the-filesystem-mcp-server
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1. 请先参考 [mcp-proxy](#mcp-proxy) 安装 `mcp-proxy`
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2. 进入 Claude Desktop `Settings - Developer`，点击 `Edit Config` 按钮，这样会创建一个 `claude_desktop_config.json` 配置文件，并引导你编辑该文件
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3. 编辑 `claude_desktop_config.json` 文件，配置名称为 `chatlog`，command 为 `mcp-proxy` 的路径，args 为 `http://127.0.0.1:5030/sse`，如下所示：
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"chatlog": {
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"command": "/Users/sarv/.local/bin/mcp-proxy",
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"args": [
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"http://localhost:5030/sse"
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]
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}
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},
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"globalShortcut": ""
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}
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```
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4. 保存 `claude_desktop_config.json` 文件，重启 Claude Desktop，可以看到 `chatlog` 已经添加成功
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5. 测试功能是否正常
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## Monica Code
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- 官网：https://monica.im/en/code
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- 使用方式：mcp-proxy
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- 参考资料：https://github.com/Monica-IM/Monica-Code/blob/main/Reference/config.md#modelcontextprotocolserver
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1. 请先参考 [mcp-proxy](#mcp-proxy) 安装 `mcp-proxy`
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2. 在 vscode 插件文件夹（`~/.vscode/extensions`）下找到 Monica Code 的目录，编辑 `config_schema.json` 文件。将 `experimental - modelContextProtocolServer` 中 `transport` 设置为如下内容：
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```json
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{
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"experimental": {
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"type": "object",
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"title": "Experimental",
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"description": "Experimental properties are subject to change.",
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"properties": {
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"modelContextProtocolServer": {
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"type": "object",
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"properties": {
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"transport": {
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"type": "stdio",
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"command": "/Users/sarv/.local/bin/mcp-proxy",
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"args": [
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"http://localhost:5030/sse"
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]
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}
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},
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"required": [
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"transport"
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]
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}
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}
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}
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}
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```
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3. 重启 vscode，可以看到 `chatlog` 已经添加成功
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4. 测试功能是否正常
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docs/prompt.md
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docs/prompt.md
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# Prompt 指南
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## 概述
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优秀的 `prompt` 可以极大的提高 `chatlog` 使用体验，收集了部分群友分享的 `prompt`，供大家参考。
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在处理聊天记录时，尽量选择上下文长度足够的 LLM，例如 `Gemini 2.5 Pro`、`Claude 3.5 Sonnet` 等。
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欢迎大家在 [Discussions](https://github.com/sjzar/chatlog/discussions/47) 中分享自己的使用方式，共同进步。
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## 群聊总结
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作者：@eyaeya
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```md
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你是一个中文的群聊总结的助手，你可以为一个微信的群聊记录，提取并总结每个时间段大家在重点讨论的话题内容。
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请帮我将 "<talker>" 在 <Time> 的群聊内容总结成一个群聊报告，包含不多于5个的话题的总结（如果还有更多话题，可以在后面简单补充）。每个话题包含以下内容：
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- 话题名(50字以内，带序号1️⃣2️⃣3️⃣，同时附带热度，以🔥数量表示）
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- 参与者(不超过5个人，将重复的人名去重)
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- 时间段(从几点到几点)
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- 过程(50到200字左右）
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- 评价(50字以下)
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- 分割线： ------------
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另外有以下要求：
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1. 每个话题结束使用 ------------ 分割
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2. 使用中文冒号
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3. 无需大标题
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4. 开始给出本群讨论风格的整体评价，例如活跃、太水、太黄、太暴力、话题不集中、无聊诸如此类
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最后总结下最活跃的前五个发言者。
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```
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## 微信聊天记录可视化
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作者：@数字声明卡兹克
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原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Z66YRjY1EnC_hMgXE9_nnw
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Prompt：[微信聊天记录可视化prompt.txt](https://github.com/user-attachments/files/19773263/prompt.txt)
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这份 prompt 可以使用聊天记录生成 HTML 网页，再使用 [YOURWARE](https://www.yourware.so/) 部署为可分享的静态网页。
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### 技术讨论分析
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作者：@eyaeya
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```md
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你作为一个专业的技术讨论分析者，请对以下聊天记录进行分析和结构化总结:
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1. 基础信息提取：
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- 将每个主题分成独立的问答对
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- 保持原始对话的时间顺序
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1. 问题分析要点：
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- 提取问题的具体场景和背景
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- 识别问题的核心技术难点
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- 突出问题的实际影响
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1. 解决方案总结：
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- 列出具体的解决步骤
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- 提取关键工具和资源
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- 包含实践经验和注意事项
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- 保留重要的链接和参考资料
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1. 输出格式：
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- 不要输出"日期:YYYY-MM-DD"这一行，直接从问题1开始
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- 问题1：<简明扼要的问题描述>
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- 回答1：<完整的解决方案>
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- 补充：<额外的讨论要点或注意事项>
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1. 额外要求(严格执行)：
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- 如果有多个相关问题，保持逻辑顺序
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- 标记重要的警告和建议、突出经验性的分享内容、保留有价值的专业术语解释、移除"我来分析"等过渡语确保链接的完整性
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- 直接以日期开始，不要添加任何开场白
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```
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