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pomera-ai-commander

Pomera AI Commander是一个桌面文本处理工作台和MCP服务器,提供图形界面和编程接口,用于快速清理、转换、提取和分析文本,支持AI助手通过MCP协议调用工具。

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README

🚀 Pomera AI 指挥官 (PAC)

Pomera AI 指挥官(PAC)是一款桌面文本“工作台”与 MCP 服务器的结合体,能够快速对文本进行清理、转换、提取和分析。你既可以在图形用户界面(GUI)中手动操作,也能通过 AI 助手(如 Cursor、Claude Desktop、MCP 客户端)以编程方式使用。

别再把文本粘贴到 10 个随机网站了。Pomera(GUI + MCP)可借助 MCP 进行网络搜索,并将你的工作保存为 Pomera 笔记,以防 IDE 中文本损坏!你的搜索 API 密钥会加密存储在本地数据库中,而非 JSON 配置文件里。

📊 为何 AI 需要 Pomera! - Pomera 的 MCP 工具在确定性操作中可将令牌使用量降低 70 - 80%。

下载最新版本 · 文档:工具 · MCP 指南 · CrewAI 集成 · 故障排除

🚀 快速开始

60 秒演示(预期效果)

杂乱文本 → 清理后的输出 → 提取的 URL/电子邮件 → 可交付成果

适用工作流

  • 清理粘贴的日志或 PDF(处理空格、换行、统计信息)
  • 通过正则表达式提取电子邮件、URL 或 ID
  • 规范化大小写、排序、处理列
  • 哈希/编码实用工具
  • 让 Cursor/Claude 将这些作为 MCP 工具在可重复的管道中调用

📦 安装指南

前提条件

所有安装方法都需要 Python 3.8+

macOS (Homebrew)

# Tkinter 支持(将 @3.14 替换为你的 Python 版本)
brew install python-tk@3.14
pip3 install requests reportlab python-docx

Ubuntu/Debian

sudo apt-get install python3-tk
pip3 install requests reportlab python-docx

Windows

Tkinter 包含在从 python.org 下载的 Python 中。

pip install requests reportlab python-docx

注意: 对于 PEP 668 受保护的环境,请使用 pip3 install --user 或虚拟环境。

安装与运行

选项 A — 预构建可执行文件(推荐)

发布版本 下载并运行。

选项 B — Python (PyPI)

pip install pomera-ai-commander
# 然后运行:
pomera-ai-commander --help

选项 C — Node.js (npm)

npm install -g pomera-ai-commander
# 然后运行:
pomera-mcp --help

创建桌面快捷方式

通过 pip 或 npm 安装后,可创建桌面快捷方式以便快速访问:

# 对于 pip 安装:
pomera-create-shortcut

# 对于 npm 安装(从包目录):
python create_shortcut.py

💻 使用示例

为 AI 助手配置 MCP 服务器

Pomera 通过 MCP 提供 22 种文本处理工具。你可以按以下方式配置 AI 助手:

Cursor (.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "pomera": {
      "command": "pomera-ai-commander",
      "timeout": 3600
    }
  }
}

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "pomera": {
      "command": "pomera-ai-commander",
      "timeout": 3600
    }
  }
}

💡 提示: 如果简单命令不起作用,请使用完整路径。可通过以下方式查找:

# 对于 npm 安装:
npm root -g
# 然后使用:<结果>/pomera-ai-commander/pomera_mcp_server.py

# 对于 pip 安装:
pip show pomera-ai-commander | grep Location

⏱️ 超时设置: "timeout": 3600(以秒为单位)可防止在长时间运行的 AI 操作(如 researchdeepreasoning)期间 MCP 请求超时。Cline、Cursor 和 Claude Desktop 默认超时时间为 60 秒,对于涉及网络搜索和深度推理(60 - 300 秒)的 AI 调用来说太短。详情见 Cline #1306

完整的 MCP 服务器指南 包含反重力、可执行文件配置和故障排除等内容。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证,详情请见 LICENSE

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Runtime guide

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Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client