mcp-text-editor 是一个基于模型上下文协议 (MCP) 的服务器，专为 AI 模型提供高效、安全的文本文件编辑能力。它通过标准化的 API 提供面向行的文本文件操作，特别针对 LLM 工具进行了优化，支持按需访问文件片段，从而显著降低 token 消耗。

该服务器支持多种文本编码格式，并具备冲突检测和处理机制，确保并发编辑的安全性。开发者可以使用它读取指定范围的文本内容，或应用补丁修改文件，所有操作均经过哈希验证，防止数据不一致。mcp-text-editor 尤其适用于需要协同编辑、自动化文本处理等场景，为 AI 模型与外部文本数据交互提供了一个可靠的桥梁，极大地简化了 AI 应用与文件系统的集成过程。通过 uvx 或 Smithery 等工具，可以轻松安装和部署该服务器。

行范围规范高效访问

mcp-text-editor 允许客户端通过指定行范围来读取文本文件的特定部分，而非必须加载整个文件。客户端可以定义起始行和结束行，服务器将仅返回这些行及其内容。这种选择性访问显著减少了数据传输量，尤其是在处理大型文件时，降低了网络带宽和内存消耗。对于AI模型而言，这意味着可以更快地获取所需信息，减少不必要的token使用，从而降低成本并提高效率。例如，一个代码分析工具只需要分析代码文件的某几个函数，就可以通过指定这些函数所在的行范围，快速获取相关代码，而无需加载整个文件。在技术实现上，服务器需要解析客户端提供的行范围参数，并在读取文件时进行相应的定位和截取操作，同时需要处理边界情况，例如起始行大于结束行，或者行范围超出文件实际行数等。

基于哈希值的并发控制

为了确保在多用户或多进程环境下的数据一致性，mcp-text-editor 采用了基于哈希值的并发控制机制。在修改文件之前，客户端需要先获取文件的当前哈希值，并在提交修改时将该哈希值一并发送给服务器。服务器会比较客户端提供的哈希值与当前文件的哈希值，如果两者不一致，则说明文件在客户端获取哈希值之后被其他客户端修改过，此时服务器会拒绝客户端的修改请求，并返回错误信息。这种机制可以有效地防止并发修改导致的数据冲突和丢失。例如，在一个协同编辑场景中，两个用户同时编辑同一个文件，如果用户A先获取了文件的哈希值并进行了修改，当用户B尝试提交修改时，服务器会检测到哈希值不匹配，从而拒绝用户B的修改，并提示用户B重新获取最新版本的文件。技术上，哈希值通常使用SHA-256算法生成，服务器需要在每次文件修改后更新哈希值，并提供接口供客户端获取。

原子性多文件操作支持

mcp-text-editor 支持原子性的多文件操作，这意味着客户端可以一次性修改多个文件，要么所有修改都成功，要么所有修改都失败，从而保证数据的一致性。这种特性对于需要同时更新多个相关文件的场景非常有用。例如，在重构代码时，可能需要同时修改多个文件中的类名或函数名，如果其中一个文件修改失败，那么整个重构操作就会失败，从而避免出现代码不一致的情况。为了实现原子性，服务器通常会采用事务机制，将多个文件修改操作放在一个事务中，如果事务中的任何一个操作失败，那么整个事务都会回滚，从而保证数据的一致性。在技术实现上，服务器需要维护一个事务日志，记录事务中的所有操作，并在事务提交时将这些操作应用到文件系统中。

灵活的字符编码支持

mcp-text-editor 支持多种字符编码，包括UTF-8、Shift_JIS、Latin1等，允许客户端在读取和修改文件时指定字符编码。这种特性使得mcp-text-editor 可以处理各种不同编码格式的文本文件，避免出现乱码问题。对于AI模型而言，这意味着可以处理来自不同来源的数据，提高模型的通用性和适应性。例如，一个需要处理日语文本的AI模型，可以使用Shift_JIS编码读取日语文本文件，而一个需要处理欧洲语言文本的AI模型，可以使用Latin1编码读取相应的文本文件。在技术实现上，服务器需要使用相应的字符编码库来读取和写入文件，并在客户端没有指定字符编码时，使用默认的UTF-8编码。

集成优势

mcp-text-editor 通过标准化的MCP协议与AI模型进行交互，简化了集成过程，降低了开发成本。开发者可以使用任何支持MCP协议的客户端与mcp-text-editor 进行通信，而无需关心底层的通信细节。此外，mcp-text-editor 提供了完善的错误处理机制，可以向客户端返回详细的错误信息，帮助开发者快速定位和解决问题。例如，当文件不存在或者权限不足时，mcp-text-editor 会返回相应的错误码和错误信息，方便客户端进行处理。这种标准化的接口和完善的错误处理机制，使得mcp-text-editor 可以方便地集成到各种不同的AI应用中。