# Phaedrus

Сервер даёт Claude Code доступ к хранилищу научных находок, списку отслеживаемых источников и инструментам для анализа литературы. Работает с локальными файлами без баз данных и сетевых подключений.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed
- Автор: qompassai
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/qompassai/phaedrus
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/phaedrus

## Что делает

Phaedrus — это Rust-бинарник, который подключается к Claude Code через MCP и предоставляет семь инструментов для работы с исследовательским потоком. Через `capability_context` видны возможности связанного сервера Lupin (словарь для планирования), через `feed_summary` получаешь обзор находок по системам и типам. Инструменты `finding_get` и `finding_list` достают отобранные находки из хранилища, `research_submit` отправляет кандидата (находку, пункт дорожной карты, предложение теста) в папку сканирования — базу отобранных находок при этом не трогает.

Для работы нужны два каталога: `--root` для хранилища находок и списка источников, `--lupin-root` для чтения контекста возможностей (по умолчанию они в `~/workspace/research-feed-20261019` и `~/workspace/revenue-alignment-20261019`). Запись максимально ограничена: `revenue_candidate_draft` только собирает черновик payload для Lupin, в его файлы не пишет. Сервер работает через stdio с NDJSON JSON-RPC — никаких слушающих портов.

## Требования
- Нужно: готовый бинарник из релизов репозитория

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Установка**
- Команды запуска нет в реестре MCP — смотрите README репозитория

## Когда брать
- Собрать обзор научных находок по системам и типам
- Отправить кандидата находки на рецензию в папку сканирования
- Получить список отслеживаемых источников по системам
- Черновик предложения по возможности заработка из находки

## Примеры запросов агенту
- Покажи мне все находки по системе Deep Learning
- Отправь в сканирование находку: новый подход к оптимизации градиента, перспективно для revenue
- Какие источники мы отслеживаем сейчас и сколько находок по каждой системе

## Похожие
- [REA](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/rea.md) — MCP-сервер · ★ 392262
- [GitHub](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/github.md) — MCP-сервер · ★ 33989
- [Netdata](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/netdata.md) — MCP-сервер · ★ 81163
- [browser-use](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/browser-use.md) — MCP-сервер · ★ 119231
- [Codebase Memory](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/codebase-memory.md) — MCP-сервер · ★ 47577
- [mcp-server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 43902

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md