Consult7 MCP Server

Consult7 MCP Server

Consult7 MCP Server 是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，允许 AI 代理分析大型代码库或文档集合。它使用了先进的 LLM 模型，拥有巨大的上下文窗口，即使代理自己的模型上下文长度有限。它支持递归文件收集，接入多个 AI 提供商，并通过 MCP 与 Claude Code 和 Claude Desktop 无缝集成。例如，可以通过单个查询对大型项目进行总结、搜索或交叉引用。

Author: szeider


查看协议

什么是 Consult7 MCP Server？

Consult7 MCP Server 是一个桥梁，它允许语言模型代理处理和分析数据集、代码库或文档库，这些内容太大而无法放入通常的上下文窗口中。它利用外部 LLM（来自 OpenRouter、OpenAI 或 Google）来处理更大的上下文，通过提取符合用户指定模式的所有相关文件，将它们发送到具有大窗口的模型进行分析，并直接将结果返回给代理。该服务器作为模型上下文协议下的工具集成，便于发现和调用。

如何配置

Claude Code:
通过命令行添加 Consult7:

claude mcp add -s user consult7 uvx -- consult7 <provider> <api-key>

将 <provider> 替换为 openrouter、google 或 openai，将 <api-key> 替换为您实际的 API 密钥。

Claude Desktop:
编辑您的 mcpServers 配置:

{
  "mcpServers": {
    "consult7": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["consult7", "openrouter", "your-api-key"]
    }
  }
}

根据需要替换提供商和 API 密钥。无需手动安装服务器；uvx 会在隔离环境中自动下载和运行所有内容。

命令行选项:
您也可以直接测试连接:

uvx consult7 <provider> <api-key> [--test]

模型在每次工具调用时选择，而不是在配置时选择。

如何使用

  1. 根据上述描述在您的 Claude Code 或 Desktop 环境中配置 Consult7。
  2. 从您的 AI 代理中，使用 Consult7 工具提交查询，包含:
    • 要分析的目录路径
    • 选择文件的正则表达式模式（例如，".*\\.py$" 用于 Python 文件）
    • 可选：指定特定模型（是否开启 |thinking 模式）
  3. Consult7 将递归收集所有匹配文件，将其组合成一个大上下文，并将您的查询及数据发送到所选提供商的大上下文 LLM，然后将分析结果返回给您的代理。
  4. 测试连接的示例命令行查询: 
    uvx consult7 openai <api-key> --test
  5. 从 Claude Code 中删除 Consult7: 
    claude mcp remove consult7 -s user

主要特点

  • 无缝连接 AI 代理与具有极大上下文窗口的模型（1M+ 令牌）
  • 支持多个领先供应商：OpenAI、Google AI（Gemini）、OpenRouter
  • 使用正则表达式从任何目录中递归收集和筛选文件
  • 将模型响应直接返回给您的代理，以便进一步自动化工作流程
  • 可以在支持的情况下以 "thinking" 或推理模式运行以进行更深入的分析
  • 通过 Claude Code 或 Desktop 容易安装和管理，无需手动设置
  • 与 MCP 客户端工具完全兼容的发现和调用

使用案例

  • 大代码库总结： "总结此 Python 项目的架构和主要组件"（分析所有 .py 文件）
  • 定位特定实现： "找到 authenticate_user 方法的实现，并解释它如何处理密码验证"（搜索 Python、JavaScript 和 TypeScript 文件）
  • 测试覆盖率分析： "列出所有测试文件，并识别哪些组件缺乏测试覆盖"（搜索和交叉引用测试相关文件）
  • 安全审查： "分析身份验证流程，并逐步思考潜在漏洞"（请求使用 |thinking 模式的深入分析）
  • 文档提取： 从不同和庞大的项目文件夹中提取高层次总结、待办事项或 API 文档

FAQ

问：Consult7 支持哪些模型？
答：Consult7 支持来自 OpenAI、Google（Gemini）和 OpenRouter 的主要大上下文 LLM，包括上下文长度超过 100 万令牌的模型。每个查询的模型选择很灵活。

问：Consult7 是否会读取并将我的数据发送给外部提供商？
答：是的。符合您路径和模式的文件会被（临时、安全地）发送到所选择的云提供商进行处理，具体取决于您的模型选择。

问：如果我的代码库比大模型的上下文窗口还大怎么办？
答：Consult7 将尝试组装并发送尽可能多的内容到选定模型的上下文中。对于极大的代码库，可以考虑缩小模式或拆分分析。

问：我需要在我的机器上进行任何安装吗？
答：无需手动安装；当您通过 Claude Code 或 Desktop 配置时，uvx 会自动在隔离环境中处理 Consult7。

问：如何传递像 "thinking" 这样的特殊模式？
答：在工具调用时将 |thinking 添加到您的模型名称中（例如，gemini-2.5-flash|thinking）。一些模型也接受自定义推理令牌计数（很少需要）。

问：我可以使用哪些提供商和 API 密钥？
答：您可以使用 OpenAI、Google AI（Gemini）或 OpenRouter，但您必须为每个提供自己的有效 API 密钥。