Configurer le serveur MCP PandaNpc pour Claude Code et Codex

Mis à jour

Le serveur MCP PandaNpc connecte un agent de codage compatible MCP à votre base de connaissances PandaNote, vos journaux de travail, vos tâches planifiées, la configuration des modèles et le centre de services des agents. Il est utile lorsqu'un agent a besoin d'un contexte de projet durable plutôt que de démarrer à partir d'une conversation vide à chaque fois.

Le serveur s'exécute localement via le transport d'entrée/sortie standard de MCP. Votre client MCP démarre le processus pandanpc-mcp à l'ouverture d'une session ; vous n'avez pas besoin d'exposer un port ni d'exécuter un serveur web séparé.

Avant l'installation

Vous avez besoin de :

  • Node.js et npm disponibles dans le même environnement où le client MCP s'exécute.
  • Un compte PandaNpc avec accès à l'adresse e-mail utilisée pour la vérification.
  • Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, ou un autre client prenant en charge les serveurs MCP stdio locaux.

Si vous souhaitez que l'agent planifie du travail sur l'un de vos propres ordinateurs, installez et connectez PandaPaw d'abord. Les outils de notes et d'espaces de travail ne nécessitent pas de dispositif PandaPaw en ligne.

Installer ou mettre à jour le serveur MCP

Installez le package globalement sur macOS, Linux ou Windows :

bash
npm install -g @pandanpc/mcp-server

Confirmez que l'exécutable est visible dans votre shell :

bash
pandanpc-mcp --help

Exécutez la même commande npm à chaque mise à jour. Redémarrez le client MCP après une mise à jour, car un client déjà en cours d'exécution conserve la version du processus qu'il a initialement lancé.

Consultez l'historique des versions du serveur MCP lorsqu'un outil ou son comportement diffère d'une capture d'écran ou d'un tutoriel plus ancien.

Ajouter PandaNpc à Claude Code

La méthode la plus fiable est la commande de configuration propre à Claude Code. Utilisez la portée utilisateur (user) si vous souhaitez que PandaNpc soit disponible dans chaque projet :

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

Utilisez --scope project à la place lorsque la configuration doit être partagée via le dépôt actuel, ou --scope local lorsqu'elle ne doit s'appliquer qu'à vous dans le projet actuel.

Vérifiez le serveur enregistré :

bash
claude mcp get pandanpc
claude mcp list

Vous pouvez également configurer manuellement le serveur stdio dans la configuration MCP utilisée par votre installation de Claude Code :

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

Ajouter PandaNpc à OpenAI Codex

Codex peut enregistrer le même processus local depuis la ligne de commande :

bash
codex mcp add pandanpc -- pandanpc-mcp

Vérifiez la configuration enregistrée :

bash
codex mcp get pandanpc
codex mcp list

L'entrée équivalente dans ~/.codex/config.toml est :

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

Redémarrez Codex ou ouvrez une nouvelle session après avoir ajouté le serveur. Si vous maintenez un fichier de configuration Codex personnalisé, placez la table MCP dans ce fichier plutôt que de la dupliquer dans plusieurs fichiers.

Configurer Cursor et d'autres clients MCP

Pour Cursor, ajoutez un serveur local à ~/.cursor/mcp.json en utilisant la même structure JSON que celle montrée pour Claude Code. Pour Windsurf et d'autres clients, créez un serveur MCP stdio dont la commande est pandanpc-mcp et dont la liste d'arguments est vide.

L'exécutable doit se trouver dans le PATH hérité par l'application graphique. S'il fonctionne dans un terminal mais que le client de bureau signale « commande introuvable », utilisez le chemin absolu de l'exécutable renvoyé par la commande suivante :

bash
command -v pandanpc-mcp

Sous Windows PowerShell, utilisez :

powershell
Get-Command pandanpc-mcp

Se connecter via l'agent

PandaNpc utilise un processus de vérification par e-mail en deux étapes. Demandez à l'agent d'effectuer ces actions dans l'ordre :

  1. Appelez note_login avec votre adresse e-mail. PandaNpc envoie un code de vérification.
  2. Appelez à nouveau note_login avec la même adresse e-mail et le code.

L'identifiant local est mis en cache, vous ne devriez donc pas avoir besoin de vous connecter à chaque session. Ne collez jamais le code de vérification dans une transcription publique ou une invite partagée.

Vérifier la connexion MCP

Exécutez un petit test en lecture seule avant d'autoriser l'agent à créer ou modifier des données :

  1. Demandez-lui d'appeler list_workspaces.
  2. Demandez-lui d'appeler list_notes pour un espace de travail.
  3. Demandez-lui de rechercher un mot-clé inoffensif avec search_notes.

Une réponse réussie prouve que le client MCP a démarré le processus, que l'authentification est terminée et que l'API du compte est accessible. Pour un test d'écriture, créez une note jetable puis supprimez-la en mode soft-delete.

La liste exacte des outils affichée par votre client MCP est la source de vérité pour la version installée. Les outils sont regroupés autour de ces flux de travail :

Workflow Outils typiques Comportement important
Notes list_notes, create_note, read_note, update_note, search_notes update_note remplace le corps complet ; lisez avant de modifier
Journaux de travail save_done Stocke automatiquement le travail terminé dans le dossier de projet du jour
Espaces de travail list_workspaces, create_workspace, update_workspace Un chemin de projet lié permet au serveur de trouver le bon espace de travail
Travail planifié list_scheduled_bridges, create_scheduled_task, list_scheduled_task_runs Une machine PandaPaw doit être en ligne ; les expressions cron utilisent six champs
Fournisseurs et modèles list_providers, list_models, outils de création/mise à jour/suppression Listez d'abord pour utiliser les ID actuels et les types de modèles valides
Règles et compétences sync_rules Synchronise les instructions de projet prises en charge tout en ignorant les fichiers inchangés

Pour les définitions des champs fournisseur et modèle, consultez Fournisseurs d'IA personnalisés et clés API. Pour les limites de compte et de facturation, consultez Comptes, plans et coûts API PandaNpc.

Bonnes pratiques d'utilisation

  • Commencez par les outils de liste, lecture ou recherche avant les actions de création, mise à jour, suppression ou planification.
  • Lisez une note avant de la mettre à jour, car les mises à jour de notes remplacent l'intégralité du document Markdown plutôt que d'appliquer un correctif.
  • Traitez les invites planifiées comme des demandes d'exécution de code : confirmez la machine cible, le répertoire de travail, le fuseau horaire et l'expression cron à six champs.
  • Gardez les clés API des fournisseurs hors des invites et des notes. Saisissez les secrets uniquement via le processus de configuration prévu pour le fournisseur.
  • Examinez la carte d'approbation des outils MCP avant d'autoriser des actions destructrices ou externes.
  • Utilisez save_done pour les journaux de travail au lieu de deviner manuellement le bon espace de travail et le bon dossier de date.

Dépannage

Le client indique que `pandanpc-mcp` est introuvable

Ouvrez un nouveau terminal après l'installation et vérifiez le chemin de l'exécutable. Les applications de bureau héritent parfois d'un PATH plus ancien ; configurez le chemin absolu ou redémarrez l'application. Si npm a été installé via un gestionnaire de versions, assurez-vous que le client MCP démarre sous le même utilisateur et le même environnement.

Le serveur est enregistré mais aucun outil n'apparaît

Redémarrez le client, puis inspectez claude mcp get pandanpc ou codex mcp get pandanpc. Supprimez et réajoutez l'entrée si la commande est incorrecte. Vérifiez également que vous n'avez pas configuré le processus stdio local comme URL HTTP.

Les outils indiquent que vous n'êtes pas authentifié

Répétez les deux appels note_login. Utilisez le code de vérification le plus récent, vérifiez le dossier spam et confirmez que les deux appels utilisent la même adresse e-mail.

Les tâches planifiées ne trouvent pas de machine

Appelez d'abord list_scheduled_bridges. S'il ne renvoie aucun appareil disponible, vérifiez le statut de PandaPaw et la connectivité des appareils sur la machine cible. Une machine éteinte, en veille, déconnectée ou hors ligne ne peut pas démarrer une exécution planifiée.

Une mise à jour de note a supprimé du texte existant

update_note accepte le corps de remplacement complet. Restaurez la note à partir de son historique ou de la corbeille si disponible, puis lisez le contenu actuel et soumettez le document combiné.

Besoin d'aide spécifique à votre compte ? Contactez support@pandanpc.com et incluez le nom du client MCP, le système d'exploitation, la version du package et le message d'erreur exact sans secrets.