【Trae + 自制MCP】给AI装上翅膀,快速绘制思维导图

【Trae + 自制MCP】给AI装上翅膀,快速绘制思维导图


🌟嗨,我是L ucianaiB!

🌍 总有人间一两风,填我十万八千梦。

🚀 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。


目录

引言

自从上个月开始使用Trae以来,我便深深爱上了这款工具。无论是日常的AI对话还是专业的工作需求,Trae都提供了高效、免费且便捷的服务。特别是对于像我这样对技术充满热情的人来说,Trae不仅仅是一个工具,它更像是一个强大的助手,帮助我更高效地完成各种任务。

在使用Trae的过程中,我对MCP(Model Context Protocol)产生了浓厚的兴趣。MCP是一种协议,允许不同的工具和平台之间进行高效的通信和协作。基于这种兴趣,我决定自制一个思维导图生成工具@lucianaib/mind-map-mcp。这个工具不仅能够根据文本内容自动生成高质量的思维导图,还能够返回可访问的图片链接,方便用户直接查看和使用。通过调用Coze的工作流API,这个工具能够无缝集成到现有的工作流程中,极大地提升了工作效率。

效果展示

AI对话

思维导图效果

思维导图效果地址:static.shutu.cn/shutu/jpeg/...

思维导图效果示例:

思维导图@lucianaib/mind-map-mcp介绍

一个用于生成思维导图的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。

功能特性

  • 🧠 根据文本内容自动生成思维导图
  • 🔗 返回可访问的思维导图图片链接
  • 🚀 支持 Trae、Cursor 等 MCP 客户端
  • 🌐 基于 Coze API 的强大思维导图生成能力

安装

通过 NPM 安装
bash 复制代码
npm install -g @lucianaib/mind-map-mcp
通过 npx 直接使用
bash 复制代码
npx @lucianaib/mind-map-mcp

使用方法

配置完成后,你可以在支持 MCP 的工具中使用以下功能:

生成思维导图
md 复制代码
请帮我生成一个关于"分布式系统架构"的思维导图

或者直接调用工具:

md 复制代码
使用 generate_mindmap 工具,内容为:"机器学习的基本概念和应用"

可用工具

generate_mindmap

根据输入内容生成思维导图。

参数:

  • content (string, 必需): 要转换为思维导图的内容描述

返回:

  • 思维导图的图片链接
  • 生成状态信息

示例:

json 复制代码
{
  "content": "深度学习的发展历程和主要技术"
}

API 说明

本工具使用 Coze API 来生成思维导图。API 详情:

  • 端点 : https://api.coze.cn/v1/workflow/run
  • 方法: POST
  • 认证: Bearer Token
  • 返回: 思维导图图片链接

Trae配置MCP

1.以管理员身份运行trae,在对话框的上方可以看到有配置MCP,点击进入下一步。

在右侧点击手动配置,然后输入下面配置json代码,提示摁下ctrl + s保存,当右侧出现mind-mcp并且有一个绿色的圆圈时说明配置成功。

json 复制代码
{
  "mcpServers": {
    "mind-map": {
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "@lucianaib/mind-map-mcp@latest"
      ]
    }
  }
}

AI对话

在Trae中直接对AI说:

请帮我生成一个关于"分布式系统架构"的思维导图

可以看到AI成功的去调用generate_mindmap,这个就是我的mcp,在返回的结果中有一个链接,可以直接点击。

思维导图效果地址:static.shutu.cn/shutu/jpeg/...

思维导图效果示例:

如果你也感兴趣可以来试试。

未来展望

未来,我们计划进一步优化算法,提高思维导图的生成质量和速度。具体来说,我们将研究更先进的自然语言处理(NLP)技术,以便更好地理解输入文本并生成更符合用户需求的思维导图。此外,我们还将探索与其他工具和服务的集成,以提供更全面的解决方案。例如,我们可以将该工具与项目管理软件(如Jira或Trello)集成,从而帮助用户更直观地管理项目进度和任务分配。我们还计划开发更多的功能,如支持多语言输入、提供更多样化的图表样式和模板,以及增加交互式元素,使用户能够更灵活地编辑和定制生成的思维导图。

除了技术层面的改进,还希望扩大用户群体,让更多的人能够受益于这一工具。为此,我们将开展一系列的推广活动,包括在线研讨会、教程视频和用户案例分享,以吸引更多用户使用@lucianaib/mind-map-mcp。我们还计划建立一个活跃的社区,让用户可以交流经验、提出建议,并共同推动工具的发展和完善。在未来,我们希望能够与学术界和企业界合作,将@lucianaib/mind-map-mcp应用于教育、科研和商业等多个领域,使其成为人们日常工作中不可或缺的工具。

总之,我们对未来充满期待,并将继续努力,不断完善@lucianaib/mind-map-mcp,为用户提供更好的体验和服务。我们相信,通过不断的技术创新和用户反馈,@lucianaib/mind-map-mcp将成为一个强大而实用的工具,帮助用户更高效地组织和展示信息。

总结

首先要说的是这个工具的强大功能:只需简单安装(npm install或npx命令)和配置,它就能将任何文本内容转化为结构清晰的思维导图图片,并返回可直接访问的链接地址。通过调用Coze API工作流,我们实现了近乎实时的思维导图生成效果。文章中展示的"分布式系统架构"思维导图样例就充分展现了其专业程度和实用价值。配置过程也特别简单:在Trae中添加MCP服务器配置,输入几行JSON代码,保存后就立即可以开始使用。

在我的实际体验中,最让我惊喜的是工具的智能程度。无论是技术概念整理还是项目规划,AI都能精准捕捉关键要素,自动生成层次分明的可视化图表。文章展示的两张思维导图效果就很好地体现了这点:复杂的分布式系统架构被分解为清晰的模块分支,机器学习知识体系也被系统性地展示出来。

展望未来,这套工具还有巨大的发展潜力。我计划从三个方面进行优化:首先是算法升级,引入更先进的NLP技术提升理解能力;其次是功能扩展,比如支持多语言、增加模板库和交互编辑;最后是生态建设,推动与主流协作平台(Jira、Trello等)的集成。更重要的是,我想建立一个用户社区,收集反馈、分享案例,让这个工具能帮助更多人提升工作效率。

这次创新实践让我深刻体会到AI工具的无限可能。通过将MCP协议、Node.js开发和AI能力有机结合,我们确实可以打造出极具价值的实用工具。如果你也是技术爱好者,不妨尝试这个工具,相信它一定能为你的思维整理和知识管理带来全新体验。期待听到大家的反馈,让我们一起见证技术的变革力量!

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