Konfigurace serveru PandaNpc MCP pro Claude Code a Codex

Aktualizováno

Server PandaNpc MCP připojuje MCP-kompatibilního kódovacího agenta k vaší znalostní bázi PandaNote, pracovním logům, naplánovaným úlohám, konfiguraci modelů a Centru služeb agentů. Je užitečný, když agent potřebuje trvalý kontext projektu místo toho, aby pokaždé začínal z prázdné konverzace.

Server běží lokálně přes standardní vstupně-výstupní transport MCP. Váš MCP klient spustí proces pandanpc-mcp při otevření relace; nemusíte vystavovat port ani spouštět samostatný webový server.

Před instalací

Budete potřebovat:

  • Node.js a npm dostupné ve stejném prostředí, kde běží MCP klient.
  • Účet PandaNpc s přístupem k e-mailové adrese použité pro ověření.
  • Claude Code, OpenAI Codex, Cursor nebo jiného klienta, který podporuje lokální stdio MCP servery.

Pokud chcete, aby agent plánoval práci na některém z vašich vlastních počítačů, nainstalujte a připojte PandaPaw nejprve. Nástroje pro poznámky a pracovní prostory nevyžadují online zařízení PandaPaw.

Instalace nebo aktualizace serveru MCP

Nainstalujte balíček globálně na macOS, Linux nebo Windows:

bash
npm install -g @pandanpc/mcp-server

Ověřte, že je spustitelný soubor viditelný pro váš shell:

bash
pandanpc-mcp --help

Stejný npm příkaz spusťte vždy, když chcete provést aktualizaci. Po aktualizaci restartujte MCP klienta, protože již spuštěný klient si ponechává verzi procesu, kterou původně spustil.

Podívejte se na historii verzí serveru MCP, pokud se nástroj nebo jeho chování liší od staršího snímku obrazovky nebo návodu.

Přidání PandaNpc do Claude Code

Nejspolehlivější metodou je vlastní konfigurační příkaz Claude Code. Použijte uživatelský rozsah (user scope), pokud chcete mít PandaNpc k dispozici v každém projektu:

bash
claude mcp add --scope user pandanpc -- pandanpc-mcp

Použijte --scope project, pokud má být konfigurace sdílena prostřednictvím aktuálního repozitáře, nebo --scope local, pokud se má vztahovat pouze na vás v aktuálním projektu.

Zkontrolujte registrovaný server:

bash
claude mcp get pandanpc
claude mcp list

Server stdio můžete také nakonfigurovat ručně v konfiguraci MCP používané vaší instalací Claude Code:

json
{
  "mcpServers": {
    "pandanpc": {
      "command": "pandanpc-mcp"
    }
  }
}

Přidání PandaNpc do OpenAI Codex

Codex může zaregistrovat stejný lokální proces z příkazového řádku:

bash
codex mcp add pandanpc -- pandanpc-mcp

Ověřte uloženou konfiguraci:

bash
codex mcp get pandanpc
codex mcp list

Ekvivalentní záznam v ~/.codex/config.toml je:

toml
[mcp_servers.pandanpc]
command = "pandanpc-mcp"

Po přidání serveru restartujte Codex nebo otevřete novou relaci. Pokud spravujete vlastní konfigurační soubor Codex, umístěte tabulku MCP do tohoto souboru, místo abyste ji duplikovali v dalších souborech.

Konfigurace Cursoru a dalších MCP klientů

Pro Cursor přidejte lokální server do ~/.cursor/mcp.json pomocí stejného JSON tvaru, jaký je ukázán pro Claude Code. Pro Windsurf a další klienty vytvořte stdio MCP server, jehož příkaz je pandanpc-mcp a jehož seznam argumentů je prázdný.

Spustitelný soubor musí být v PATH zděděném grafickou aplikací. Pokud funguje v terminálu, ale desktopový klient hlásí „příkaz nebyl nalezen“, použijte absolutní cestu ke spustitelnému souboru vrácenou následujícím příkazem:

bash
command -v pandanpc-mcp

V prostředí Windows PowerShell použijte:

powershell
Get-Command pandanpc-mcp

Přihlášení z agenta

PandaNpc používá dvoukrokový e-mailový ověřovací postup. Požádejte agenta, aby provedl tyto akce v tomto pořadí:

  1. Zavolejte note_login s vaší e-mailovou adresou. PandaNpc odešle ověřovací kód.
  2. Zavolejte note_login znovu se stejnou e-mailovou adresou a kódem.

Lokální přihlašovací údaje jsou uloženy v mezipaměti, takže byste se nemuseli přihlašovat v každé relaci. Nikdy nevkládejte ověřovací kód do veřejného přepisu nebo sdíleného promptu.

Ověření připojení MCP

Spusťte malý test pouze pro čtení, než agentovi povolíte vytvářet nebo upravovat data:

  1. Požádejte ho, aby zavolal list_workspaces.
  2. Požádejte ho, aby zavolal list_notes pro jeden pracovní prostor.
  3. Požádejte ho, aby vyhledal neškodné klíčové slovo pomocí search_notes.

Úspěšná odpověď dokazuje, že MCP klient spustil proces, ověření proběhlo a API účtu je dostupné. Pro test zápisu vytvořte dočasnou poznámku a poté ji soft-delete.

Přesný seznam nástrojů zobrazený vaším MCP klientem je rozhodujícím zdrojem informací o nainstalované verzi. Nástroje jsou seskupeny podle těchto pracovních postupů:

Pracovní postup Typické nástroje Důležité chování
Poznámky list_notes, create_note, read_note, update_note, search_notes update_note nahrazuje celé tělo; před úpravou si poznámku přečtěte
Pracovní logy save_done Automaticky ukládá dokončenou práci do dnešní složky projektu
Pracovní prostory list_workspaces, create_workspace, update_workspace Připojená cesta k projektu umožní serveru najít správný pracovní prostor
Naplánovaná práce list_scheduled_bridges, create_scheduled_task, list_scheduled_task_runs Zařízení PandaPaw musí být online; cron výrazy používají šest polí
Poskytovatelé a modely list_providers, list_models, nástroje create/update/delete Nejprve zobrazte seznam, abyste použili aktuální ID a platné typy modelů
Pravidla a dovednosti sync_rules Synchronizuje podporované instrukce projektu a přeskočí nezměněné soubory

Definice polí poskytovatelů a modelů najdete v části Vlastní AI poskytovatelé a API keys. Hranice účtu a fakturace najdete v části Účty PandaNpc, plány a náklady na API.

Bezpečné provozní postupy

  • Začněte nástroji pro výpis, čtení nebo vyhledávání před akcemi vytvoření, aktualizace, smazání nebo plánování.
  • Před aktualizací poznámky si ji přečtěte, protože aktualizace poznámek nahrazuje celý dokument Markdown, nikoli aplikuje záplatu.
  • Na naplánované prompty pohlížejte jako na požadavky na spuštění kódu: potvrďte cílový počítač, pracovní adresář, časové pásmo a šestipolní cron výraz.
  • Nevkládejte API keys poskytovatelů do promptů a poznámek. Tajné údaje zadávejte pouze prostřednictvím určeného konfiguračního postupu poskytovatele.
  • Před povolením destruktivních nebo externích akcí zkontrolujte kartu schválení nástroje MCP.
  • Pro pracovní logy použijte save_done místo ručního hádání správného pracovního prostoru a složky s datem.

Řešení problémů

Klient hlásí, že `pandanpc-mcp` nebyl nalezen

Po instalaci otevřete nový terminál a zkontrolujte cestu ke spustitelnému souboru. Desktopové aplikace někdy zdědí starší PATH; nakonfigurujte absolutní cestu nebo restartujte aplikaci. Pokud byl npm nainstalován prostřednictvím správce verzí, ujistěte se, že MCP klient běží pod stejným uživatelem a prostředím.

Server je registrovaný, ale neobjeví se žádné nástroje

Restartujte klienta a poté zkontrolujte claude mcp get pandanpc nebo codex mcp get pandanpc. Pokud je příkaz chybný, záznam odeberte a znovu přidejte. Také zkontrolujte, že jste lokální stdio proces nenakonfigurovali jako HTTP URL.

Nástroje hlásí, že nejste přihlášeni

Zopakujte dvě volání note_login. Použijte nejnovější ověřovací kód, zkontrolujte složku spam a ověřte, že obě volání používají stejnou e-mailovou adresu.

Naplánované úlohy nemohou najít počítač

Nejprve zavolejte list_scheduled_bridges. Pokud nevrátí žádné dostupné zařízení, ověřte stav PandaPaw a připojení zařízení na cílovém počítači. Počítač, který je vypnutý, uspaný, odhlášený nebo odpojený, nemůže spustit naplánované spuštění.

Aktualizace poznámky odstranila existující text

update_note přijímá celé náhradní tělo. Obnovte poznámku z její historie nebo koše, pokud je k dispozici, poté si přečtěte aktuální obsah a odešlete kombinovaný dokument.

Potřebujete pomoc specifickou pro účet? Kontaktujte support@pandanpc.com a uveďte název MCP klienta, operační systém, verzi balíčku a přesnou chybovou zprávu bez tajných údajů.