PandaNpc MCP सर्वर को Claude Code और Codex के लिए कॉन्फ़िगर करें

अपडेट किया गया

PandaNpc MCP सर्वर एक MCP-संगत कोडिंग एजेंट को आपके PandaNote ज्ञानकोष, कार्य लॉग, अनुसूचित कार्यों, मॉडल कॉन्फ़िगरेशन और Agent Service Center से जोड़ता है। यह तब उपयोगी होता है जब किसी एजेंट को हर बार खाली वार्तालाप से शुरू करने के बजाय स्थायी प्रोजेक्ट संदर्भ की आवश्यकता होती है।

सर्वर MCP के मानक इनपुट/आउटपुट ट्रांसपोर्ट पर स्थानीय रूप से चलता है। जब सत्र खुलता है तो आपका MCP क्लाइंट pandanpc-mcp प्रक्रिया शुरू करता है; आपको कोई पोर्ट खोलने या अलग वेब सर्वर चलाने की आवश्यकता नहीं है।

इंस्टॉल करने से पहले

आपको चाहिए:

  • Node.js और npm उसी वातावरण में उपलब्ध हों जहाँ MCP क्लाइंट चलता है।
  • सत्यापन के लिए उपयोग किए जाने वाले ईमेल पते तक पहुँच वाला एक PandaNpc खाता।
  • Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, या कोई अन्य क्लाइंट जो स्थानीय stdio MCP सर्वर का समर्थन करता है।

यदि आप चाहते हैं कि एजेंट आपके किसी अपने कंप्यूटर पर कार्य अनुसूचित करे, तो पहले PandaPaw इंस्टॉल और कनेक्ट करें। नोट्स और वर्कस्पेस टूल्स के लिए ऑनलाइन PandaPaw डिवाइस की आवश्यकता नहीं होती है।

MCP सर्वर इंस्टॉल या अपडेट करें

पैकेज को macOS, Linux, या Windows पर वैश्विक रूप से इंस्टॉल करें:

bash
npm install -g @pandanpc/mcp-server

पुष्टि करें कि निष्पादन योग्य आपके शेल को दिखाई देता है:

bash
pandanpc-mcp --help

जब भी आप अपडेट करना चाहें, वही npm कमांड चलाएँ। अपडेट के बाद MCP क्लाइंट को पुनरारंभ करें क्योंकि पहले से चल रहा क्लाइंट उस प्रक्रिया संस्करण को रखता है जिसे उसने मूल रूप से लॉन्च किया था।

जब कोई टूल या उसका व्यवहार किसी पुराने स्क्रीनशॉट या ट्यूटोरियल से भिन्न हो, तो MCP सर्वर संस्करण इतिहास देखें।

Claude Code में PandaNpc जोड़ें

सबसे विश्वसनीय तरीका Claude Code का अपना कॉन्फ़िगरेशन कमांड है। यदि आप चाहते हैं कि PandaNpc हर प्रोजेक्ट में उपलब्ध हो तो user स्कोप का उपयोग करें:

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

जब कॉन्फ़िगरेशन को वर्तमान रिपॉज़िटरी के माध्यम से साझा किया जाना हो तो इसके बजाय --scope project का उपयोग करें, या जब यह केवल वर्तमान प्रोजेक्ट में आप पर लागू हो तो --scope local का उपयोग करें।

पंजीकृत सर्वर की जाँच करें:

bash
claude mcp get pandanpc
claude mcp list

आप अपने Claude Code इंस्टॉलेशन द्वारा उपयोग किए जाने वाले MCP कॉन्फ़िगरेशन में stdio सर्वर को मैन्युअल रूप से भी कॉन्फ़िगर कर सकते हैं:

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

OpenAI Codex में PandaNpc जोड़ें

Codex उसी स्थानीय प्रक्रिया को कमांड लाइन से पंजीकृत कर सकता है:

bash
codex mcp add pandanpc -- pandanpc-mcp

सहेजे गए कॉन्फ़िगरेशन को सत्यापित करें:

bash
codex mcp get pandanpc
codex mcp list

~/.codex/config.toml में समकक्ष प्रविष्टि है:

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

सर्वर जोड़ने के बाद Codex को पुनरारंभ करें या एक नया सत्र खोलें। यदि आप कस्टम Codex कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाए रखते हैं, तो MCP तालिका को उस फ़ाइल में रखें, न कि इसे कई फ़ाइलों में दोहराएँ।

Cursor और अन्य MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें

Cursor के लिए, Claude Code के लिए दिखाए गए समान JSON आकार का उपयोग करके ~/.cursor/mcp.json में एक स्थानीय सर्वर जोड़ें। Windsurf और अन्य क्लाइंट के लिए, एक stdio MCP सर्वर बनाएँ जिसका कमांड pandanpc-mcp हो और जिसकी तर्क सूची खाली हो।

निष्पादन योग्य ग्राफ़िकल एप्लिकेशन द्वारा विरासत में मिले PATH पर होना चाहिए। यदि यह टर्मिनल में काम करता है लेकिन डेस्कटॉप क्लाइंट “command not found” रिपोर्ट करता है, तो निम्न कमांड द्वारा लौटाए गए निरपेक्ष निष्पादन योग्य पथ का उपयोग करें:

bash
command -v pandanpc-mcp

Windows PowerShell पर, उपयोग करें:

powershell
Get-Command pandanpc-mcp

एजेंट से साइन इन करें

PandaNpc दो-चरणीय ईमेल सत्यापन प्रक्रिया का उपयोग करता है। एजेंट से इन क्रियाओं को क्रम से करने को कहें:

  1. अपने ईमेल पते के साथ note_login कॉल करें। PandaNpc एक सत्यापन कोड भेजता है।
  2. उसी ईमेल पते और कोड के साथ फिर से note_login कॉल करें।

स्थानीय क्रेडेंशियल कैश हो जाता है, इसलिए आपको हर सत्र के दौरान साइन इन करने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। सत्यापन कोड को कभी भी सार्वजनिक ट्रांसक्रिप्ट या साझा प्रॉम्प्ट में पेस्ट न करें।

MCP कनेक्शन सत्यापित करें

एजेंट को डेटा बनाने या संपादित करने की अनुमति देने से पहले एक छोटा केवल-पठनीय परीक्षण चलाएँ:

  1. इसे list_workspaces कॉल करने के लिए कहें।
  2. इसे एक वर्कस्पेस के लिए list_notes कॉल करने के लिए कहें।
  3. इसे search_notes के साथ एक हानिरहित कीवर्ड खोजने के लिए कहें।

एक सफल प्रतिक्रिया साबित करती है कि MCP क्लाइंट ने प्रक्रिया शुरू कर दी है, प्रमाणीकरण पूरा हो गया है, और खाता API पहुँच योग्य है। लेखन परीक्षण के लिए, एक डिस्पोज़ेबल नोट बनाएँ और फिर उसे सॉफ्ट-डिलीट करें।

आपके MCP क्लाइंट द्वारा दिखाई गई सटीक टूल सूची स्थापित संस्करण के लिए सत्य का स्रोत है। टूल इन वर्कफ़्लो के आसपास समूहीकृत हैं:

कार्यप्रवाह सामान्य टूल महत्वपूर्ण व्यवहार
नोट्स list_notes, create_note, read_note, update_note, search_notes update_note पूर्ण बॉडी को प्रतिस्थापित करता है; संपादन से पहले पढ़ें
कार्य लॉग save_done पूर्ण किए गए कार्य को आज के प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में स्वचालित रूप से संग्रहीत करता है
वर्कस्पेस list_workspaces, create_workspace, update_workspace बाउंड प्रोजेक्ट पथ सर्वर को सही वर्कस्पेस खोजने देता है
अनुसूचित कार्य list_scheduled_bridges, create_scheduled_task, list_scheduled_task_runs PandaPaw मशीन ऑनलाइन होनी चाहिए; cron एक्सप्रेशन छह फ़ील्ड का उपयोग करते हैं
प्रदाता और मॉडल list_providers, list_models, create/update/delete टूल पहले सूची बनाएँ ताकि आप वर्तमान ID और मान्य मॉडल प्रकारों का उपयोग करें
नियम और कौशल sync_rules अपरिवर्तित फ़ाइलों को छोड़ते हुए समर्थित प्रोजेक्ट निर्देशों को सिंक्रनाइज़ करता है

प्रदाता और मॉडल फ़ील्ड परिभाषाओं के लिए, Custom AI providers and API keys देखें। खाते और बिलिंग सीमाओं के लिए, PandaNpc accounts, plans, and API costs देखें।

सुरक्षित संचालन अभ्यास

  • create, update, delete, या schedule क्रियाओं से पहले list, read, या search टूल से शुरू करें।
  • नोट अपडेट करने से पहले उसे पढ़ें क्योंकि नोट अपडेट पैच लागू करने के बजाय पूरे Markdown दस्तावेज़ को प्रतिस्थापित करते हैं।
  • अनुसूचित प्रॉम्प्ट को कोड निष्पादन अनुरोध के रूप में मानें: लक्ष्य मशीन, कार्यशील निर्देशिका, समय क्षेत्र और छह-फ़ील्ड cron एक्सप्रेशन की पुष्टि करें।
  • प्रदाता API कुंजियों को प्रॉम्प्ट और नोट्स से बाहर रखें। गोपनीय जानकारी केवल इच्छित प्रदाता कॉन्फ़िगरेशन प्रवाह के माध्यम से दर्ज करें।
  • विनाशकारी या बाहरी क्रियाओं की अनुमति देने से पहले MCP टूल अनुमोदन कार्ड की समीक्षा करें।
  • सही वर्कस्पेस और दिनांक फ़ोल्डर का मैन्युअल अनुमान लगाने के बजाय कार्य लॉग के लिए save_done का उपयोग करें।

समस्या निवारण

क्लाइंट कहता है कि `pandanpc-mcp` नहीं मिला

इंस्टॉलेशन के बाद एक नया टर्मिनल खोलें और निष्पादन योग्य पथ की जाँच करें। डेस्कटॉप एप्लिकेशन कभी-कभी पुराने PATH को विरासत में लेते हैं; निरपेक्ष पथ कॉन्फ़िगर करें या एप्लिकेशन को पुनरारंभ करें। यदि npm एक संस्करण प्रबंधक के माध्यम से स्थापित किया गया था, तो सुनिश्चित करें कि MCP क्लाइंट उसी उपयोगकर्ता और वातावरण के अंतर्गत शुरू होता है।

सर्वर पंजीकृत है लेकिन कोई टूल दिखाई नहीं देता

क्लाइंट को पुनरारंभ करें, फिर claude mcp get pandanpc या codex mcp get pandanpc का निरीक्षण करें। यदि कमांड गलत है तो प्रविष्टि को हटाकर फिर से जोड़ें। यह भी जाँचें कि आपने स्थानीय stdio प्रक्रिया को HTTP URL के रूप में कॉन्फ़िगर नहीं किया है।

टूल कहते हैं कि आप प्रमाणित नहीं हैं

दोनों note_login कॉल दोहराएँ। नवीनतम सत्यापन कोड का उपयोग करें, स्पैम फ़ोल्डर देखें, और पुष्टि करें कि दोनों कॉल एक ही ईमेल पते का उपयोग करते हैं।

अनुसूचित कार्य मशीन नहीं ढूँढ पाते

पहले list_scheduled_bridges कॉल करें। यदि यह कोई उपलब्ध डिवाइस नहीं लौटाता है, तो लक्ष्य मशीन पर PandaPaw स्थिति और डिवाइस कनेक्टिविटी सत्यापित करें। जो मशीन बंद है, सो रही है, साइन आउट है, या डिस्कनेक्ट है, वह अनुसूचित रन शुरू नहीं कर सकती।

नोट अपडेट ने मौजूदा पाठ हटा दिया

update_note पूर्ण प्रतिस्थापन बॉडी स्वीकार करता है। नोट को उसके इतिहास या ट्रैश से पुनर्स्थापित करें जहाँ उपलब्ध हो, फिर वर्तमान सामग्री पढ़ें और संयुक्त दस्तावेज़ जमा करें।

खाता-विशिष्ट सहायता चाहिए? support@pandanpc.com से संपर्क करें और बिना गोपनीय जानकारी के MCP क्लाइंट नाम, ऑपरेटिंग सिस्टम, पैकेज संस्करण और सटीक त्रुटि संदेश शामिल करें।