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uncle6me-web 614fe44812 fix(kbdb): 藏書地圖加 entry_count——triplet_count=0 不再被誤讀成「沒有知識」(Arcrun#87 三次收尾)
leo21c 實測:kbdb_get_map() 9 庫裡 8 庫 triplet_count:0/top_entities:[](kb 以外全部),
一個全新 session 讀到這份地圖會合理但錯誤地判定「這些庫沒有知識」而放棄查詢——但
kbdb_search(mode=keyword) 找得到 42 筆真內容(來源 gitea:Leo/Arcrun@…/gitea:Leo/mira@…等),
其中 15 筆 entries 的 metadata_json.library 已正確標成 arcrun/mira/arcrun-harness/arcrun-rag。

查證(唯讀,未動 leo21c 任何寫入):
- entries(原始 ingest 內容)與 triplet(從 entries 萃取出的三元組)是兩個不同存放處。
- kb 以外 7 庫:entries 有、library 標記正確;triplet 一筆都沒有——不是「三元組沒貼標」,
  是「三元組從沒被萃取」(另一條偵察線在查斷在哪一段,跨 repo,本 PR 不處理)。
- general 庫(未標 library 的三元組兜底分類)即時計數也是 0 ⇒ 沒有任何「有三元組但沒標庫」
  的候選 ⇒ Leo/Arcrun#87 先前那條批次補標通道(PR #114)在目前資料現況下會補到 0 筆,
  它解的是另一個問題,不是這次「地圖看起來是空的」的真因。

本次修法(純讀端加欄位,不碰任何寫入/部署/線上資源):
- kbdb/src/actions/library-map.ts:新增 liveEntryCountsByLibrary(),依 entries 自己的
  metadata_json.$.library 分組即時計數(排除 entry_type='value' 儲存碎片與地圖自己的歷史
  摘要 block,避免自我膨脹)。listLibraryMaps/getLibraryMapDetail/recomputeLibraryMap
  的回傳都加上 entry_count,與 triplet_count 並排、互不覆蓋。
- mcp/src/lib/library-map.ts:renderLibraryMapLines(MCP 連線開場注入的那份地圖原文)
  triplet_count=0 但 entry_count>0 時改印「0 triplets/N 筆原始內容(尚未萃取關係,
  kbdb_search 查得到)」,不再只印「0 triplets」。
- mcp/src/tools/kbdb_map.ts:kbdb_get_map 工具的全館/單庫回應都帶 entry_count,並在符合
  條件時附加提示,明講「triplet_count=0 不代表沒有知識」。
- console-ui/public/console/index.html:藏書地圖看板卡片同步顯示,人類看的畫面同一件事。

順手修掉一個真 SQL bug:entry_count 排除條件原寫
`NOT (entry_type='block' AND json_extract(...)='library_map')`,SQL 三值邏輯下
metadata_json 沒有 $.kind 欄位時 json_extract 回 NULL、`NULL = 'library_map'` 為 NULL
(非 false),整條 WHERE 判定 NULL 而把所有列濾掉——改用 COALESCE(...,'') 修正
(新增測試以 sqlite 實跑驗證抓到並鎖住這個修法)。

測試:kbdb 21/21(新增 2 案,全套 215/215);mcp kbdb-map 33/33(新增 7 案,全套 120/120)。
cypher-executor 既有 map/portal-data 相關測試(library-map-scope-108/kbdb-map-proxy/
portal-data)103/104 綠,唯一失敗(/portal HTML 殼 404)在未動過的 main checkout 上同樣
失敗,環境既有問題、與本次改動無關。

CP:◐ 半通。程式碼在此分支,測試綠燈,未併 main、未部署 leo21c——entry_count 要讓
leo21c 的真實使用者看到,需部署 kbdb+mcp(cypher-executor 未改動,portal-data.ts
是透明轉發不需重部署)。三元組萃取斷在哪一段(真因)與 23/42 entries 未 embed
(語意搜尋覆蓋率)兩件不在本 PR 範圍,分別交給另一條偵察線與 embed reconcile 管線。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-13 12:36:03 +08:00
..

Arcrun MCP Server

Arcrun 是 AI 優先(AI-First 的工作流自動化平台。 跟 AI 描述你的意圖,Arcrun 幫你把它變成可重複執行、不需要 AI 的自動化工作流。

Arcrun 是反過來的 n8n。n8n 從手寫程式開始,Arcrun 從 AI 描述開始——你說「去抓銀行匯率,用 Telegram 通知我」,AI 把它拆成三元組,Arcrun 查零件庫、組裝、執行。第一次需要 AI,之後自動跑,不再花 Token。

本目錄是 Arcrun 的 MCP Server(已併入 arcrun 主庫 arcrun/mcp/),讓 claude.ai、Claude Code、Claude Desktop 等 AI client 直接呼叫 Arcrun 的工作流與零件功能。它是「薄殼」——連哪台 cypher / 哪個帳號由設定決定,與 CLI 共用同一份身份來源。

這份文件教你怎麼把這個 MCP 裝到你的前端來用。 想貢獻新零件(投稿 WASM 元件)請見文末的 貢獻新零件


MCP 連線 URL(先搞懂這個)

MCP 的 Streamable HTTP 端點路徑是 /mcpworker 根路徑 / 會 404)。無論哪種前端,你要填的 URL 都是:

部署 MCP URL
官方託管 SaaS https://mcp.arcrun.dev/mcp
自架 / 接案(self-hosted https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp

<你的CF子域> 是你 Cloudflare 帳號的 workers.dev 子域(acr init --self-hosted 部署後由 workers_dev 產生)。請依你的實際部署子域調整。 若你自己綁了 custom domain(如 mcp.example.com),URL 就是 https://mcp.example.com/mcp

Transport 一律用 type: httpStreamable HTTP。舊版 SSEtype: sse)已不支援。


安裝方式

1. claude.ai 雲端 connector(遠端)

claude.ai 走 OAuth 2.1 + PKCE 認證(見下方認證),適合自架部署的 owner 遠端使用。

  1. claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector(新增自訂 connector
  2. MCP Server URL 貼上你的 MCP URL(例:https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp)。
  3. 儲存後點 Connectclaude.ai 會自動發現 OAuth(透過 /.well-known/oauth-protected-resource)並跳到同意頁 /authorize
  4. 在同意頁輸入 owner secret——就是你部署時用 wrangler secret put MCP_OWNER_SECRET 設的那組祕密(只有 owner 知道)。祕密正確才發 token,之後 claude.ai 用該 token 呼叫工具。
  5. token 有效期預設 30 天(MCP_TOKEN_TTL);到期後 claude.ai 會自動重走 OAuth,再輸一次 owner secret 即可。

官方 SaaSmcp.arcrun.dev)走的是 partner-key 驗證,不是 owner-secret 同意頁;一般接案/自架用戶用的是上面這條 OAuth 路徑。

2. Claude CodeCC / IDE

Claude Code 用專案層 .mcp.jsonHTTP transport)掛同一個 URLauth 走 OAuth(首次連線時在瀏覽器完成 owner-secret 同意頁)。

推薦:用 CLI 自動產生(依你的 arcrun 設定寫對的 URL,接案切資料夾自動切帳號):

acr mcp-setup

acr mcp-setup 依「env > 專案 .arcrun.yaml > 全域」解析出的 mcp_url 在當前資料夾寫 .mcp.json;沒設 mcp_url 就 fallback 平台預設 https://mcp.arcrun.dev/mcpacr init 也會自動順帶跑這步。

手動: 在專案根建 .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "arcrun": {
      "type": "http",
      "url": "https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

官方 SaaS 版本把 url 換成 https://mcp.arcrun.dev/mcp 即可。

也可用 CLI 直接加(HTTP transport):

claude mcp add --transport http arcrun https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp

3. 本機 Claude Desktop

Claude Desktop 的 claude_desktop_config.jsonmacOS~/Library/Application Support/Claude/Windows%APPDATA%\Claude\)加一組 remote HTTP MCP

{
  "mcpServers": {
    "arcrun": {
      "type": "http",
      "url": "https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

若你的 Claude Desktop 版本尚不支援 remote HTTP MCP,改用 mcp-remote proxy 把 remote MCP 橋成本機 stdio

{
  "mcpServers": {
    "arcrun": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://arcrun-mcp.<你的CF子域>.workers.dev/mcp"]
    }
  }
}

mcp-remote 會自動處理 OAuth 流程(跳瀏覽器完成 owner-secret 同意頁)。


更新(取得新零件 / 新版)

更新流程 ≈ 重跑一次部署,已安裝的自動略過。 self-hosted 用戶要拿新零件(例如新增的 code 零件)或新版引擎時:

acr update

acr update 會下載最新的 Arcrun 部署物,只部署新增 / 變更的 Worker,未變動的自動跳過(終端會顯示「N 個未變動已跳過」)。它與 acr init --self-hosted 走同一條路(下載 → 注入 KV id → wrangler deploy),差別只在:init 是首次(建 KV / R2 + 寫 config),update 是沿用既有 config 重部署有變動的 Worker。所以「新裝 arcrun」和「更新」其實差不多同一套流程——想拿新零件 / 新版就跑更新。

  • 只在 self-hosted 模式可用(部署在你自己的 Cloudflare);官方 SaaS 用戶由平台自動更新,不需要跑。
  • 要強制把全部 Worker 重部署一遍:acr update --force
  • 冪等:KV namespace / D1 等基礎設施已存在則重用,不會重建。

⚠️ 更新源現況(待核佔位)acr update 的下載源正從 GitHub codeload 改指 Gitea 自有真身(修復追蹤 Arcrun#4)。上面描述以「修好後的 Gitea 版」為準;確切指令與來源行為待該修復 PR 定案,屆時再回來校正。


認證

MCP 打進 arcrun 觸及該租戶 KBDB 全量讀寫,必須有真認證。中介層(src/middleware/partner-auth.ts)依序嘗試:

  1. OAuth 2.1 access_token(自架部署的遠端正規路徑)
    • claude.ai / Claude Code / Claude Desktop 遠端連線都走這條。
    • 唯一的人類祕密閘在 /authorize 同意頁:輸入 MCP_OWNER_SECRET(部署時以 CF Secret 設定,只有 owner 知道)。祕密正確才發 authorization code → 換 access_token。
    • 只知道「網址」的人打得開同意頁、能跑 DCR,但沒有 owner secret 就換不到 token,打 /mcp 一律 401。
  2. MCP_STATIC_TOKENCF Secret,本機 / CLI 相容路徑)
    • 本機 Claude Code / GUI 若不想每次走 OAuth,可設 MCP_STATIC_TOKEN(真祕密),把它當 Authorization: Bearer <此值> 帶進 .mcp.json
    • 這是取代**已廢除的「明碼 namespace 當 bearer」**舊路徑的安全做法——用真祕密 token,而非把 namespace 明碼放行。
  3. 官方 SaaSMULTI_TENANT 未設 / true → KBDB partner-keypk_live…)驗證,行為不變。

⚠️ 舊的「明碼 namespace bearer」路徑已從預設移除(送 Bearer leo 就能讀 leo 全部資料的洞已補)。只有明確設 ALLOW_PLAINTEXT_NAMESPACE="true"(遷移期逃生門,預設關、將 SUNSET)才會恢復,正式環境勿用。

完整安全模型(PKCE、audience 綁定、KV 儲存鐵律、redirect 白名單)見 OAUTH.md


部署前置(self-hosted 用戶)

自架前,先把 OAuth 需要的 KV 與 Secret 就緒(完整清單見 OAUTH.md §7,此處只摘要):

  1. acr init --self-hosted 部署 arcrun-mcp worker。
    • CLI 路徑OAUTH_KV namespace 由 deploy.ts 自動建立並填入真 id(零手動)。
    • 手動直推wrangler kv namespace create OAUTH_MCP → 把 id 貼進 mcp/wrangler.toml[[kv_namespaces]] OAUTH_KV
  2. 設 owner secretwrangler secret put MCP_OWNER_SECRET(輸入只有你知道的強祕密)。
  3. (選配)設本機相容 static tokenwrangler secret put MCP_STATIC_TOKEN
  4. (選配)[vars] 調整 MCP_OWNER_NAMESPACE(預設 leo/ MCP_TOKEN_TTL(預設 259200030 天)/ MCP_ALLOWED_REDIRECT_HOSTS
  5. 驗收:curl <origin>/.well-known/oauth-protected-resource → 200;未帶 token 打 /mcp → 401 帶 WWW-Authenticateclaude.ai 加 connector 走完 OAuth 能連上。

KV / secret 未就緒時,OAuth 端點誠實回 503、/mcp 回 401(不假綠),既有官方 SaaS partner-key 路徑不受影響。


MCP Tools 總覽

連上後,前端會看到兩組工具:arcrun_*(平台功能)與 kbdb_*(資料層)。

arcrun_*

工作流(Workflow

Tool 一句話
arcrun_validate_yaml 部署前驗證工作流 YAML schema。
arcrun_push_workflow 把工作流 YAML 部署到雲端引擎。
arcrun_run_workflow 觸發已部署的工作流執行(可帶 input)。
arcrun_list_workflows / arcrun_get_workflow / arcrun_delete_workflow 列出 / 取得 / 刪除工作流(直問 cypher-executor 真實狀態)。
arcrun_search_workflows 語意搜尋工作流。
arcrun_list_recent_executions / arcrun_list_paused_executions / arcrun_get_execution_trace 查最近 / 暫停中的執行、取單次執行 trace。

零件(Component

Tool 一句話
arcrun_search_components 用自然語言語意搜尋零件庫。
arcrun_list_components / arcrun_get_component 列出零件、取單一零件完整合約。
arcrun_get_component_guide 取得 TinyGo 開發指引(開發新零件前必先呼叫)。
arcrun_publish_component 提交 WASM 零件(見貢獻新零件)。

Recipe(配方 · 公庫 / 私庫)

Tool 一句話
arcrun_recipe_search / arcrun_recipe_list 搜尋 / 列出配方。
arcrun_recipe_pull / arcrun_recipe_push / arcrun_recipe_delete 拉取 / 推送 / 刪除私庫配方。
arcrun_recipe_submit_p 投稿配方到公庫。

Skill / Example

Tool 一句話
arcrun_list_skills / arcrun_get_skill 列出 / 取得技能。
arcrun_list_examples / arcrun_get_example / arcrun_search_examples 列出 / 取得 / 搜尋範例。

Tag

Tool 一句話
arcrun_create_tag / arcrun_list_tags / arcrun_delete_tag 建立 / 列出 / 刪除 tag。
arcrun_tag_resource / arcrun_untag_resource 為工作流或零件加上 / 移除 tag。

其他

Tool 一句話
arcrun_whoami 回報當前身份 / namespace(與 acr whoami 對齊)。
arcrun_report_feedback 回報使用回饋。
arcrun_get_gui_context 取 arcrun-gui 畫布上下文。

kbdb_*(資料層薄殼)

類 Supabase 萬用表:AI 只有 template + slot 可用,不提供建表 / SQL tool(儲存鐵律)。

Tool 一句話
kbdb_search 語意搜尋 KBDB 記錄。
kbdb_query 依條件查詢記錄。
kbdb_get_record 取單一記錄。
kbdb_create_record 建立記錄(依 template + slots)。
kbdb_list_templates / kbdb_create_template 列出 / 建立 template。

Inspector 測試界面

開啟 <你的 MCP origin>/mcp/inspector(官方=https://mcp.arcrun.dev/mcp/inspector)即可在瀏覽器互動式測試所有 MCP tools。


搭配 arcrun-gui 使用

arcrun-gui 是 Arcrun 的人類操作介面,與 arcrun-mcp 共享同一個 KBDB 狀態:

  • AI 透過 arcrun-mcp 操作(搜尋零件、執行 Workflow)
  • 人類透過 arcrun-gui 操作(拖拉畫布、查看零件庫)
  • AI 的操作結果即時反映在 arcrun-gui 的畫布上

詳細開發指南請參閱 GUIDE.md


貢獻新零件

想投稿 WASM 零件(TinyGo 開發、本地測試、arcrun_publish_component 提交、沙盒驗收)?完整流程見 CONTRIBUTING-components.md