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scrivener-mcp

scrivener-mcp 是一个面向 Scrivener 3 写作项目的 MCP 服务器，可将小说、剧本和手稿连接到 Claude、ChatGPT 等 AI 助手。它提供文档管理、写作分析、内容增强、离线语义搜索以及角色与情节追踪等功能，让 AI 直接打开、读取、编辑、分析和搜索 .scriv 项目，无需导出或复制粘贴。支持 Claude Desktop、Claude Code、VS Code、Cursor 等 MCP 兼容客户端，可在 macOS、Windows 和 Linux 上使用。

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工具介绍

用途

scrivener-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于把 Scrivener 3 写作项目连接到 Claude、ChatGPT 以及任何支持 MCP 的 AI 助手。它让 AI 助手直接打开、读取、编辑、分析和搜索 .scriv 项目，无需导出文件，也无需在 AI 与 Scrivener 之间来回复制粘贴文本。适用于小说、剧本和手稿的写作工作流。

主要能力

  • 文档管理：读取章节、创建场景、重新组织 binder、更新 synopsis 等，均可通过对话完成。
  • 写作分析：基于实际文本进行可读性、节奏、风格、对话质量和情感弧线分析，而非泛泛建议。
  • 内容增强：提供针对性编辑，包括删除过滤词、强化动词、变化句式、添加感官细节、展示而非讲述、收紧对话、修复节奏等。增强类型包括：eliminate-filter-words、strengthen-verbs、vary-sentences、add-sensory-details、show-dont-tell、improve-flow、enhance-descriptions、strengthen-dialogue、fix-pacing、expand、condense、rewrite。
  • 角色与情节追踪：角色档案、情节线索和风格指南随项目跨会话持久保存，可进行一致性检查。
  • 语义搜索：按含义查找场景，即使关键词未出现也能工作。索引和相似度评分通过 Holographic Memory System 在本地运行；semantic_search 需要配置 AI 提供商来解释查询并说明结果。
  • 关系追踪：查询角色、地点、主题和情节线索之间的连接。无需 Neo4j，关系存储在语义记忆引擎中并随项目持久化；连接 Neo4j 后可获得更深入的图分析。
  • 编译与导出：将章节汇编为一份手稿，保留自定义格式和结构。可内联导出为 Markdown、HTML 或 JSON，或将 DOCX、EPUB、PDF 写入磁盘。

工具按工作流组织，共 67 个工具，采用渐进式加载以降低 token 消耗：启动时加载项目工具，打开项目后加载文档和搜索工具，其余按需加载。设置 SCRIVENER_MCP_EAGER_TOOLS=1 可一次性加载全部工具。

使用方式

安装：

  • npx，无需安装：npx scrivener-mcp
  • 或直接添加到 Claude Desktop 配置中
  • Homebrew（macOS）
  • 其他 MCP 客户端：将其指向 npx scrivener-mcp 作为 stdio 服务器

客户端支持：Claude Desktop、Claude Code、VS Code（Copilot/Continue）、Cursor 以及任何 MCP 兼容客户端。已在官方 MCP Registry 注册为 io.github.writerslogic/scrivener-mcp。

配置：重启 Claude Desktop 即可使用。其他客户端需要额外一步：自动查找并配置 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor。手动设置 Claude Code：claude mcp add -s user scrivener -- npx scrivener-mcp，然后重启（或运行 /mcp）。

API 密钥：文档管理、确定性分析、关键词搜索和项目记忆无需 API 密钥。写作分析、生成、增强和语义搜索需要一个密钥，支持 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter。设置多个时，Claude 默认处理聊天；可用 AI_PROVIDER=openai 或 AI_PROVIDER=openrouter 覆盖（OpenRouter 默认 anthropic/claude-sonnet-4.6，可用 OPENROUTER_MODEL 更改）。如果当前提供商因账户级错误失败，服务器会重试下一个已配置的提供商。如果 MCP 客户端支持 sampling，基于聊天的功能可通过客户端自身模型运行，无需单独密钥。语义索引始终通过 Holographic Memory System 在本地运行；只有 semantic_search 的查询解释需要提供商。

密钥自动从以下位置获取：ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY；~/.env 或 ~/.scrivener-mcp/.env；~/.anthropic/key、~/.openai/key、~/.openrouter/key；macOS Keychain（anthropic-api-key / openai-api-key / openrouter-api-key）。

使用流程：首先打开项目。服务器与 Scrivener 应用本身没有连接，无法看到其中打开的内容——需说明“Open my Scrivener project at ~/Documents/My Novel.scriv”，或“Discover my Scrivener projects”。在 macOS 上，“Use the project I have open in Scrivener”也可用（首次使用时 macOS 会请求控制 Scrivener 的权限）。每个对话执行一次。如果项目同时在 Scrivener 中打开且未保存，请先保存或关闭，否则两者可能互相覆盖。

适用场景

  • 小说、剧本、手稿的写作、编辑和分析
  • 需要 AI 直接操作 Scrivener 项目结构（binder 层级、元数据、标签、状态、快照、编译设置、RTF 格式）的场景
  • 跨会话追踪角色、情节和风格一致性
  • 按含义搜索场景内容
  • 将章节汇编并导出为多种格式

限制

  • 需要 Scrivener 3 项目文件（.scriv），支持 macOS、Windows 或 Linux。
  • 服务器与 Scrivener 应用本身无连接，无法看到 Scrivener 中打开的内容，需手动指定项目路径。
  • 如果项目同时在 Scrivener 中打开且未保存，可能发生写入冲突。
  • 写作分析、生成、增强和语义搜索需要 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter API 密钥；semantic_search 的查询解释也需要提供商。
  • 文档管理、确定性分析、关键词搜索和项目记忆无需 API 密钥。
  • 关系追踪无需 Neo4j，但 Neo4j 可提供更深入的图分析。
  • 文档交叉引用工具完全确定性（精确全词匹配，无 AI），无需外部服务。
  • 记忆存储在每个 .scriv 项目内并随项目移动。
  • 许可证为 AGPL-3.0，个人使用和开源项目免费；专有集成可获取商业许可证。
  • 替代方案：Scrivener 可 Sync to External Folder，将每个文档写为 RTF 或纯文本，任何通用文件访问 MCP 服务器可读写；但会失去 binder 层级、元数据、标签和状态、快照、编译设置、RTF 格式，且编辑落在同步文件夹而非项目本身。

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