lotus-wisdom-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器实现，提供基于《法华经》智慧框架的问题求解工具，将分析性思维与直觉智慧相结合。项目由 Lotus OS 提示词发展而来，MCP 服务器形式使该框架更易被 Claude 及其他 AI 助手使用。
【主要能力】 采用受《法华经》启发的多面向问题求解方法，包含分步思考流程与不同思维技巧，并加入冥想停顿让洞见自然浮现。支持通过 MCP ext-apps 进行交互式可视化（适配宿主明暗主题、键盘可访问）。提供 MCP 提示词 contemplate 与 deep-inquiry，用于一步式引导沉思会话。除文本响应外，还提供结构化工具输出（structuredContent + outputSchema）。同时跟踪标签旅程与智慧领域移动，最终将洞见整合为清晰回应。
【智慧领域与标签】 服务器使用智慧领域来组织思考，标签输入参数的所有有效值如下： 入口（🚪）：begin。在此开始旅程，沉思开始前会接收完整框架。 善巧方便（🔆）：upaya、expedient、direct、gradual、sudden。通往真理的不同方法，有时直接指向，有时渐次展开。 不二认知（☯️）：recognize、transform、integrate、transcend、embody。觉醒于本已存在之物的各个方面，认知即转化。 元认知（🧠）：examine、reflect、verify、refine、complete。心智观察自身理解逐步展开。 过程流（🌊）：open、engage、express。可容纳上述任何方法的自然弧线。 冥想（🧘）：meditate。停顿，让洞见从寂静中浮现。
【流程】 用户提交待解决问题；模型以 tag='begin' 开始以接收完整框架；随后使用沉思标签（open、examine、integrate 等）继续；每个想法基于前一个并可能修正理解；工具跟踪标签旅程与智慧领域移动；可加入冥想停顿以保持清晰；返回 status='WISDOM_READY' 时工具工作完成；模型随后以自己的声音自然表达最终智慧。
【可用工具】 lotuswisdom_contemplate：基于《法华经》智慧框架进行问题求解。以 tag='begin' 开始旅程，返回完整框架（哲学、领域、指引）以奠定沉思基础，然后继续使用其他标签。参数：tag（字符串，必填，当前处理技巧）、content（非空字符串，必填，当前处理步骤内容，包括 begin）、stepNumber（整数，可选，默认 1，当前序列编号）、totalSteps（整数，可选，默认 5，估计总步数）、nextStepNeeded（布尔，可选，默认 true，是否需要下一步）、isMeditation（布尔，可选，是否为冥想停顿）、meditationDuration（整数，可选，冥想时长秒数 1-10）、previousJourney（字符串，可选，上一次响应中的旅程字符串，例如 "begin → open → examine"，用于无状态客户端延续旅程）。返回 JSON 文本块及经 outputSchema 校验的 structuredContent。响应状态包括：带当前步骤信息、智慧领域与旅程跟踪的处理状态；begin 步骤的 FRAMEWORK_RECEIVED 状态；冥想步骤的 MEDITATION_COMPLETE 状态；沉思过程完成时的 WISDOM_READY 状态。该工具声明 readOnlyHint、idempotentHint、destructiveHint: false、openWorldHint: false。这些是宿主提示，不保证零副作用：本地 stdio 调用会更新内存中的旅程，托管 worker 会记录使用分析。工具不修改用户文件或外部业务数据。 lotuswisdom_summary：获取当前沉思旅程的摘要。参数 previousJourney（字符串，可选，上一次响应中的旅程字符串，用于在无状态客户端重建摘要）。返回显示智慧领域间移动的领域旅程，以及所有步骤及其标签、领域和简要内容的摘要。
【MCP 提示词】 contemplate（参数 question）：开启单问题沉思，指示模型以 tag='begin' 开始，迭代，并仅在 status='WISDOM_READY' 时说出智慧。 deep-inquiry（参数 topic）：开始更长的探究，有意识地跨越智慧领域移动（过程 → 元认知 → 不二 → 冥想）。
【适用场景】 分解需要多面向理解的复杂问题；受益于直接与渐次两种方法的问题；需要整合表面矛盾的问题；需要分析与直觉理解的情境；受益于冥想停顿以让洞见浮现的任务；本身含有内在智慧的问题。
【安装与使用】 可通过 Smithery 一键安装，或手动配置。需要 Node.js 18+，服务器通过 npx 本地运行。 CLI 安装（一行命令）。 claude_desktop_config.json、.vscode/mcp.json（VS Code 使用 "servers" 作为顶层键）、~/.cursor/mcp.json、~/.codeium/windsurf/mcp_config.json、Cline 面板、Settings > MCP Servers 等均有对应配置方式。 Codex CLI（TOML 配置）、Gemini CLI（JSON 配置）可编辑对应配置文件。 Windows 上 npx 需要 shell wrapper，需替换 "command": "npx"。 ChatGPT 仅支持 HTTPS 远程 MCP 服务器，可使用 Smithery 或通过设置 > Connectors 直接连接下述托管实例。 远程（托管）：公开实例位于 https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp ，无需 API 密钥。支持 Streamable HTTP 的客户端可直接连接；仅支持 stdio 的客户端可使用 mcp-remote。自托管见 worker/README.md。 从源码构建：使用 Bun 1.4.2 和 Node.js 24 以匹配 CI。构建安装应用锁定依赖并重建 dist/bundle.js 与 dist/journey.html 产物。应用类型检查与构建回归：cd app && bunx tsc --noEmit && bun run test。Dependabot 使用 bun 生态处理根、app 与 worker 包。合并 PR 仅更新源码：版本标签发布到 npm 和 MCP Registry，Cloudflare Worker 需单独部署。 调试模式：启用 LOTUS_DEBUG=true 时，本地 stdio 服务器可向控制台（stderr）输出每步跟踪行。
【交互式可视化（ext-apps）】 在支持 ext-apps 的 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT）中，工具会在聊天中内联渲染交互式 "Living Trace" 可视化：旅程轨迹（SVG 圆圈按智慧领域着色）、领域颜色（过程金色、善巧方便琥珀色、不二绿色、元认知蓝色、冥想青色）、冥想呼吸（空心圆带轻柔吸气/呼气动画）、完成（旅程解析为显示完整领域弧线的渐变路径）、点击探索（固定任一步骤以阅读其沉思文本）、长旅程折叠（显示最近 8 步，较早步骤以 "+N" 聚集）。不支持 ext-apps 的客户端不受影响，仍接收相同的 JSON 工具响应。
【Token 优化设计】 MCP 工具描述在服务器连接时始终留在 AI 上下文窗口中。为最小化开销同时保留完整教学内容：恒定上下文（约 150 tokens），lotuswisdom 工具描述保持精简；按需学习（约 1,200 tokens），调用 tag='begin' 时交付完整框架，包括哲学与领域精神、参数说明（tag、content、stepNumber 等）、响应格式细节（wisdomDomain、journey、domainJourney）、冥想处理（MEDITATION_COMPLETE 状态）、何时使用指引。先学后练：begin 标签确保模型在沉思前获得完整理解。该方法在工具空闲时减少约 85% 的恒定上下文开销。
【版本与许可】 当前版本 0.8.1，新增更新依赖与 GitHub Action。本 MCP 服务器采用 MIT 许可证。欢迎贡献。
