Clojars-MCP-Server is a valuable tool server within the MCP ecosystem, designed to empower AI models with the ability to fetch dependency information directly from Clojars, the central repository for Clojure libraries. It exposes tools like get_clojars_latest_version and check_clojars_version_exists, enabling AI models such as Claude to programmatically determine the latest version of a Clojars dependency or verify the existence of a specific version.

This server seamlessly integrates with AI models through standard input/output or HTTP/SSE, utilizing the MCP protocol for secure communication. By providing AI models with real-time access to Clojars metadata, Clojars-MCP-Server eliminates the need for manual dependency lookups, streamlines the development process, and ensures that AI-driven applications leverage the most up-to-date and accurate library information. Installation is straightforward via npx or Smithery, making it easy to incorporate into existing workflows.

获取最新依赖版本

Clojars-MCP-Server 的核心功能之一是允许 AI 模型获取 Clojars 仓库中 Clojure 依赖项的最新版本。该功能通过 get_clojars_latest_version 工具实现，它接受一个参数：依赖项的名称，格式为 "group/artifact"（例如 "metosin/reitit"）。服务器接收到请求后，会查询 Clojars API，检索指定依赖项的最新版本号，并将结果返回给 AI 模型。这使得 AI 模型能够动态地获取最新的依赖信息，而无需硬编码或手动更新。例如，当 AI 模型需要生成一个包含最新依赖项的 deps.edn 文件时，它可以利用此功能自动获取每个依赖项的最新版本，确保项目配置始终是最新的。

技术实现上，该工具通过 HTTP 请求访问 Clojars API，解析返回的 JSON 数据，提取版本信息。

检查版本是否存在

Clojars-MCP-Server 提供的另一个关键功能是验证 Clojars 仓库中特定版本的 Clojure 依赖项是否存在。该功能通过 check_clojars_version_exists 工具实现，它需要两个参数：依赖项的名称（"group/artifact"）和要检查的版本号。服务器会查询 Clojars API，确认指定的依赖项和版本是否存在，并将结果（true 或 false）返回给 AI 模型。这对于确保构建过程的可重复性和避免依赖冲突至关重要。例如，在 AI 驱动的自动化构建流程中，可以使用此功能来验证所有指定的依赖项版本都可用，从而避免因依赖缺失导致的构建失败。

技术实现上，该工具同样通过 HTTP 请求访问 Clojars API，并根据 API 的响应判断版本是否存在。

简化依赖管理

Clojars-MCP-Server 通过提供结构化的依赖信息查询工具，极大地简化了 AI 模型进行 Clojure 项目依赖管理的过程。传统上，AI 模型可能需要解析复杂的网页或手动维护依赖信息数据库。而通过 MCP 协议，Clojars-MCP-Server 将这些复杂性抽象化，为 AI 模型提供了一个简单、一致的接口来获取和验证依赖信息。这降低了 AI 模型进行依赖管理的难度，提高了效率和准确性。例如，AI 模型可以利用这些工具来自动升级过时的依赖项，或者识别潜在的依赖冲突，从而提高软件项目的质量和可维护性。

技术实现上，服务器使用 JavaScript 构建，并通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与 AI 模型通信，保证了跨平台兼容性和易用性。