Clojars-MCP-Server 是一款专为 AI 模型设计的 MCP 服务器，它提供从 Clojars 仓库获取 Clojure 依赖信息的强大工具。通过此服务器，AI 模型（如 Claude）能够轻松检索 Clojars 依赖的最新版本，并验证特定版本是否存在，极大地增强了 AI 在 Clojure 开发中的辅助能力。

该服务器通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与 AI 模型进行通信，并暴露了 get_clojars_latest_version 和 check_clojars_version_exists 两个核心工具，开发者可以通过 use_mcp_tool 命令在 AI 模型中使用它们。Clojars-MCP-Server 的主要价值在于简化了 AI 模型与 Clojars 仓库的集成，使 AI 能够更智能地处理 Clojure 项目中的依赖管理任务。它基于 JavaScript 构建，可以通过 npm 或 Smithery 进行安装和配置，方便快捷地集成到现有的开发环境中。

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，AI 模型只需提供依赖项的名称（格式为 "group/artifact"，例如 "metosin/reitit"），服务器便会查询 Clojars 仓库并返回该依赖项的最新版本号。这对于 AI 模型在生成代码、解决依赖冲突或提供建议时至关重要。例如，当 AI 模型需要为一个新的 Clojure 项目添加依赖时，它可以利用此功能自动获取最新版本，避免使用过时的依赖，从而提高项目的稳定性和安全性。该功能简化了依赖管理流程，使 AI 模型能够更智能地处理 Clojure 项目的依赖关系。

检查依赖版本是否存在

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。通过 check_clojars_version_exists 工具，AI 模型可以输入依赖项的名称（例如 "org.clojure/clojure"）和版本号（例如 "1.10.3"），服务器会检查该版本是否存在于 Clojars 仓库中。这对于确保构建过程的可重复性和避免因依赖缺失而导致的问题至关重要。例如，在部署一个已有的 Clojure 应用时，AI 模型可以使用此功能来验证所有声明的依赖项及其版本是否可用，从而确保应用能够成功部署。此功能增强了 AI 模型在处理 Clojure 项目时的可靠性和准确性，减少了人为错误的可能性。

标准化依赖信息接口

Clojars-MCP-Server 通过 MCP 协议为 AI 模型提供了一个标准化的接口来访问 Clojars 仓库的依赖信息。这意味着无论 AI 模型使用何种编程语言或框架，只要它支持 MCP 协议，就可以轻松地与 Clojars-MCP-Server 集成，获取所需的依赖信息。这种标准化降低了 AI 模型与外部数据源集成的复杂性，提高了互操作性。例如，一个使用 Python 编写的 AI 模型可以通过 MCP 客户端与 Clojars-MCP-Server 通信，获取 Clojure 依赖项的信息，而无需了解 Clojars 仓库的具体实现细节。这种抽象简化了开发流程，使 AI 模型能够更专注于其核心功能。

技术实现

Clojars-MCP-Server 使用 JavaScript 构建，使其易于部署和维护。它支持通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与 AI 模型进行通信，提供了灵活的集成选项。服务器的核心逻辑封装在两个工具中：get_clojars_latest_version 和 check_clojars_version_exists，每个工具都定义了明确的输入模式，确保 AI 模型能够正确地使用它们。服务器通过查询 Clojars 仓库的 API 来获取依赖信息，并将其格式化为 AI 模型可以理解的格式。这种技术实现方式既简单高效，又易于扩展，可以方便地添加新的功能和工具。