Skip to main content

​
Что такое MCP

Model Context Protocol — открытый стандарт вызова инструментов ИИ. Встроенная служба Linkly AI Desktop запускается автоматически и предоставляет поиск, навигацию и чтение локальных документов; отдельно устанавливать сервер не нужно.

​
Три режима доступа

HTTP MCP рекомендуется большинству клиентов. Stdio через linkly mcp — транспортный мост для клиентов без HTTP, а не отдельная область доступа. Для облачных приложений используйте удалённый доступ (весь локальный индекс, Pro) или бесплатную облачную библиотеку для выбранного набора материалов.

​
Предварительные требования

  • Linkly AI Desktop запущен
  • Служба MCP работает: на странице Agent usage главного окна в строке Allow local access отображается Running
  • Для Stdio установлен Linkly AI CLI

​
Использование

​
HTTP MCP (рекомендуется)

Добавьте сервер с именем linkly-ai и URL http://127.0.0.1:60606/mcp. 60606 — значение по умолчанию; если соединение не устанавливается, нажмите значок Agent внизу левой боковой панели главного окна, откройте страницу Agent usage и посмотрите фактические адрес и порт в View MCP connection settings (раздел Integration).
В Cursor или Cherry Studio добавьте сервер вручную: имя linkly-ai, тип StreamableHTTP, URL http://127.0.0.1:60606/mcp?client=cursor или http://127.0.0.1:60606/mcp?client=cherry-studio. Параметр ?client= в конце URL необязателен; с ним журнал доступа на странице Agent usage покажет, какой клиент вызывает инструменты. Пример универсальной конфигурации:

​
Stdio MCP

Сначала установите CLI, затем настройте команду linkly mcp:
--client в командах выше задаёт имя приложения в журнале доступа Desktop.

​
Доступ по LAN

На странице Agent usage главного окна в разделе Management включите Allow LAN access; Allow local access тоже должен оставаться включённым, иначе этот переключатель не включится. При первом включении токен доступа создаётся автоматически. Затем в разделе Integration нажмите View MCP connection settings. В разделе LAN окна есть адрес вида http://192.168.x.x:60606/mcp (его можно скопировать) и Token — по умолчанию скрыт, показывается значком глаза или копируется кнопкой. Там же есть готовая JSON-конфигурация: замените в ней <token> и your-app-name реальными значениями. После перегенерации токена все настроенные LAN-клиенты нужно перевести на новый. На другом устройстве укажите URL вида http://192.168.1.100:60606/mcp и заголовок:
Не публикуйте LAN-токен и не открывайте порт в интернет. Для LAN нужен клиент с поддержкой HTTP. Stdio-мост (linkly mcp) подключается только к Desktop на этом компьютере и LAN не поддерживает. Эти настройки вводите сами. Не вставляйте токен доступа ни в какой диалог с ИИ и не поручайте настройку ИИ-помощнику: содержимое диалога отправляется поставщику модели и сохраняется в истории чата. Если токен уже попал в диалог, перегенерируйте его в View MCP connection settings. В CLI один раз сохраните адрес и токен — сами, в своём терминале, — затем добавляйте --lan:
LAN использует незашифрованный HTTP. Включайте его только в доверенной домашней или рабочей сети, не в публичном Wi-Fi.

​
Перезагрузка конфигурации

Новый сервер не появится в уже открытом разговоре: клиенты считывают список инструментов при старте сеанса. Сначала начните новый разговор; если не помогло, полностью завершите клиент и откройте заново. На macOS используйте Cmd + Q, на Windows проверьте системный трей — простого закрытия окна недостаточно.

​
Проверка

Попросите помощника: «Найди в моих документах сведения о проектировании API, используй linkly-ai». Он должен вызвать search, а затем при необходимости outline и read.

​
Новый инструмент не появился

Клиенты кэшируют список инструментов при подключении. Сначала обновите/Refresh соединение (в ChatGPT: Settings → Connectors → connector → Refresh), затем удалите и добавьте его снова, после чего начните новый разговор.

​
Skills

Установите Linkly AI Skills, чтобы помощник правильно выбирал инструменты и постранично читал документы.

​
Параметры

Служба предоставляет девять инструментов (на облачном шлюзе — одиннадцать: добавляются library_search и library_link):
  • search — гибридный поиск BM25 + vector
  • outline — структура документа
  • grep — regex в одном документе
  • read — построчное чтение
  • list_libraries — доступные библиотеки
  • explore — обзор коллекции
  • find_paths — поиск каталогов для path_glob
  • list — элементы папки, библиотеки или Notes
  • note_save — создание/редактирование заметки, пишущий инструмент
  • library_search — поиск по каталогу облачных библиотек, включая ещё не подключённые (только облачный шлюз)
  • library_link — подключение облачной библиотеки или отключение названной пользователем (action: "unlink") (только облачный шлюз; пишет)
Все остальные инструменты только читают и не меняют документы. Успешный Markdown-ответ содержит [meta] now=..., JSON — _meta.now; ошибки метку времени не получают. Полные параметры, поля ответа и примеры приведены в справочнике.