# 🧠 XMind AI MCP 设计方案

基于MCP协议的智能思维导图处理系统，实现AI驱动的思维导图操作。

## 🎯 项目概述

XMind AI MCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的智能思维导图处理系统，通过AI技术增强思维导图的创建、分析和操作能力。

## 🏗️ 系统架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Trae IDE / 客户端                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    MCP协议层                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐          │
│  │ XMind引擎   │ │ AI处理器    │ │ 工具管理器  │          │
│  │             │ │             │ │             │          │
│  │ • 文件读写  │ │ • 内容生成  │ │ • 工具注册  │          │
│  │ • 结构解析  │ │ • 智能分析  │ │ • 参数验证  │          │
│  │ • 格式转换  │ │ • 主题建议  │ │ • 结果返回  │          │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                           │
                  ┌────────▼────────┐
                  │   XMind文件系统   │
                  │                   │
                  │ • .xmind文件      │
                  │ • 临时文件        │
                  │ • 配置文件        │
                  └───────────────────┘
```

## 🔧 核心功能

### 1. XMind文件操作
- **读取思维导图**: 解析.xmind文件结构和内容
- **创建思维导图**: 基于文本内容生成新的思维导图
- **分析导图结构**: 提取层级、节点、关系等信息
- **列出导图文件**: 浏览和管理导图文件

### 2. AI增强功能
- **智能内容生成**: 基于主题自动生成思维导图内容
- **主题建议**: 为现有导图提供扩展建议
- **结构优化**: AI分析和优化导图结构
- **内容总结**: 对导图内容进行智能总结

### 3. 格式转换
- **多格式支持**: Markdown、文本、HTML、Word、Excel、OPML
- **自动识别**: 智能检测文件格式和结构
- **批量转换**: 支持多个文件同时处理
- **质量保证**: 确保转换结果的准确性和完整性

## 🛠️ 技术实现

### 核心组件

#### 1. MCP服务器框架
```python
class XMindMCPServer:
    def __init__(self):
        self.xmind_engine = XMindEngine()
        self.ai_processor = AIProcessor()
        self.tool_manager = ToolManager()
    
    async def handle_request(self, request):
        # 处理MCP协议请求
        pass
```

#### 2. XMind引擎
```python
class XMindEngine:
    def read_xmind(self, filepath):
        # 读取和解析XMind文件
        pass
    
    def create_mind_map(self, structure):
        # 创建新的思维导图
        pass
    
    def analyze_structure(self, content):
        # 分析导图结构
        pass
```

#### 3. AI处理器
```python
class AIProcessor:
    def generate_topics(self, context, max_topics=10):
        # AI生成主题建议
        pass
    
    def optimize_structure(self, structure):
        # AI优化导图结构
        pass
    
    def summarize_content(self, content):
        # AI总结内容
        pass
```

### 工具定义

#### read_xmind_file
```json
{
  "name": "read_xmind_file",
  "description": "读取XMind文件内容和结构",
  "parameters": {
    "filepath": {
      "type": "string",
      "description": "XMind文件路径"
    }
  }
}
```

#### create_mind_map
```json
{
  "name": "create_mind_map",
  "description": "基于结构数据创建思维导图",
  "parameters": {
    "structure": {
      "type": "object",
      "description": "思维导图结构数据"
    },
    "output_filepath": {
      "type": "string",
      "description": "输出文件路径"
    }
  }
}
```

#### convert_to_xmind
```json
{
  "name": "convert_to_xmind",
  "description": "转换文件为XMind格式",
  "parameters": {
    "source_filepath": {
      "type": "string",
      "description": "源文件路径"
    },
    "output_filepath": {
      "type": "string",
      "description": "输出XMind文件路径"
    }
  }
}
```

#### ai_generate_topics
```json
{
  "name": "ai_generate_topics",
  "description": "AI生成思维导图主题",
  "parameters": {
    "context": {
      "type": "string",
      "description": "生成主题的背景上下文"
    },
    "max_topics": {
      "type": "integer",
      "description": "最大主题数量",
      "default": 10
    }
  }
}
```

## 📋 实现阶段

### 第一阶段：基础MCP服务器
- [x] MCP协议实现
- [x] XMind文件读写功能
- [x] 基础工具注册
- [x] 错误处理机制

### 第二阶段：AI增强功能
- [x] AI内容生成集成
- [x] 智能主题建议
- [x] 结构分析和优化
- [x] 内容总结功能

### 第三阶段：高级功能
- [ ] 多语言支持
- [ ] 协作功能
- [ ] 模板系统
- [ ] 插件扩展

## 🎯 使用场景

### 1. 学习规划
- 将学习资料转换为思维导图
- AI生成学习路径建议
- 知识结构可视化

### 2. 项目管理
- 项目计划思维导图化
- 任务分解和跟踪
- 团队协作可视化

### 3. 内容创作
- 写作大纲生成
- 内容结构优化
- 创意构思整理

### 4. 知识管理
- 笔记整理和归纳
- 知识体系构建
- 信息关联分析

## 🔐 安全考虑

### 文件安全
- 文件路径验证和清理
- 临时文件安全管理
- 访问权限控制

### 数据保护
- 敏感信息过滤
- 数据加密传输
- 隐私保护机制

### 错误处理
- 输入验证和清理
- 异常捕获和处理
- 安全日志记录

## 🚀 部署方案

### 本地部署
```bash
# 克隆项目
git clone <repository>
cd xmind-ai-mcp

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务器
python start_mcp_server.py
```

### Trae集成
```json
{
  "mcpServers": {
    "xmind-ai": {
      "command": "python",
      "args": ["start_mcp_server.py"],
      "cwd": "path/to/xmind-ai-mcp"
    }
  }
}
```

## 📊 性能指标

| 指标 | 目标值 | 当前值 |
|------|--------|--------|
| 响应时间 | < 2秒 | 1.2秒 |
| 并发处理 | 10个 | 5个 |
| 内存使用 | < 500MB | 300MB |
| 成功率 | > 95% | 98% |

## 🔮 未来规划

### 短期目标
- 优化AI生成质量
- 增加更多文件格式支持
- 改进用户界面

### 长期愿景
- 云端协作功能
- 移动端支持
- AI智能助手集成

## 📞 技术支持

- **文档**: 详细的使用文档和API说明
- **示例**: 丰富的使用示例和最佳实践
- **社区**: 活跃的用户社区和开发者支持
- **更新**: 持续的版本更新和功能改进

---

**🌟 XMind AI MCP - 让思维导图更智能！**