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🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 💻 CLI 🔗 REST API 🧬 Embedding 📚 RAG ✨ GPT 🖥 本地 LLM

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MCP工具

微信MCP工具

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：chatlog_alpha

⭐ 1.1k Stars 🍴 623 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

微信MCPGo

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，微信MCP工具获评「强烈推荐」。已获得 1.1k 颗 GitHub Star，这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

微信MCP工具是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装微信MCP工具，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。微信MCP工具提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将微信MCP工具评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

微信MCP工具是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars

⭐ 1.1k

开发语言

支持平台

Windows / macOS / Linux（跨平台）

维护状态

正常维护，社区驱动

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

MCP工具

Forks

623

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
轻量无侵入设计，不影响现有系统架构

🎯 主要使用场景

在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/teest114514/chatlog_alpha

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "chatlog_alpha"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

📋 安装步骤说明

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
重启后，在对话中即可使用本工具

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 微信MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 微信MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "__mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "chatlog_alpha"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效

📑 README 深度解析真实文档完整度 70/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Chatlog Alpha

主要功能

集成能力

HTTP API
MCP：/mcp、/sse、/message
Hermes Agent Weixin / QQ 推送
Ollama、llama.cpp、GLM、DeepSeek 模型配置

环境要求

Go 1.24 或更高版本
Git
支持 CGO 的 C 编译器
macOS 数据库提钥额外需要 Python 3 与 frida-tools

下载安装

从 Latest Build 下载与你的平台匹配的压缩包：

系统	处理器	文件名格式
macOS	Apple Silicon	`chatlog_<提交>_darwin_arm64.zip`
macOS	Intel	`chatlog_<提交>_darwin_amd64.zip`
Windows	x64	`chatlog_<提交>_windows_amd64.zip`
Windows	ARM64	`chatlog_<提交>_windows_arm64.zip`

压缩包同时包含 README.md 和 LICENSE。Release 页面还会附带未压缩的可执行文件。

macOS 快速开始

2. 安装 Frida

macOS 数据库密钥仅通过 Frida 获取。请使用当前登录用户安装：

python3 --version
python3 -m pip install --user -U frida-tools
python3 -c "import frida; print(frida.__version__)"

不要使用 sudo pip。Chatlog 和微信都应以当前桌面登录用户运行，否则微信可能进入错误的用户容器。

Windows 快速开始

解压后运行对应程序：

.\chatlog-windows-amd64.exe

Windows 当前通过读取微信进程内存提取数据库和图片密钥：

建议以管理员身份启动 Chatlog。
请先启动并登录微信。
数据库提取仍处于实验阶段，微信更新后扫描模式可能发生变化。
windows/arm64 使用非 CGO 构建，语音转 MP3 等依赖 CGO 的能力会显示相应提示。

遇到问题请在 Issues 中附上 Windows 版本、微信版本、架构和脱敏后的错误信息。

3. 启动 Chatlog

以 Apple Silicon 压缩包为例：

unzip chatlog_*_darwin_arm64.zip
chmod +x chatlog-darwin-arm64
./chatlog-darwin-arm64

也可以解压后在 Finder 中双击：

start-chatlog.command

该启动文件会打开终端并运行同目录下的 chatlog-darwin-arm64。

使用方式

执行只读查询示例

./bin/chatlog http call \ --path /api/v1/db/query \ --query group=message \ --query file=message_0.db \ --query 'sql=SELECT count(*) AS total FROM MSG' ```

更多 CLI 接口说明见 skills/chatlog-http-cli/SKILL.md。

长时间运行服务

./bin/chatlog action start-http --history <历史账号名> ./bin/chatlog action start-auto-decompress --history <历史账号名> ```

其他命令：action set、action switch-account。每个事件包含 type、action、stage、message、timestamp，成功结果放在 data。

查看可调用接口

./bin/chatlog http list

HTTP API 与 MCP

HTTP 服务默认监听 0.0.0.0:5030，本机访问地址为：

http://127.0.0.1:5030/

如果不需要局域网访问，建议在配置中将监听地址限制为 127.0.0.1:5030。

常用接口：

类别	接口
健康检查	`GET /health`、`GET /api/v1/ping`
会话与消息	`GET /api/v1/sessions`、`GET /api/v1/history`、`GET /api/v1/search`
联系人与群聊	`GET /api/v1/contacts`、`GET /api/v1/chatrooms`、`GET /api/v1/members`
朋友圈	`GET /api/v1/sns_feed`、`GET /api/v1/sns_search`
数据库	`GET /api/v1/db`、`GET /api/v1/db/tables`、`GET /api/v1/db/query`
全局搜索	`GET /api/v1/db/search`
媒体	`/image/key`、`/video/key`、`/voice/key`、`/file/key`
语义能力	`/api/v1/semantic/*`
时间图谱	`/api/v1/graph/*`
关键词推送	`/api/v1/hook/*`