castor-mcp 是什么？

Castor for Confluence Data Center — MCP server bridging Confluence DC with AI agents castor-mcp 是一个MCP Server，收录自官方 MCP Registry。支持 stdio 传输。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

如何安装 castor-mcp？

推荐在 Claude Code（本地）中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI 2. 复制下方命令，将替换为真实环境变量值后，在终端执行 3. 若下方列出了环境变量，请对照填写命令示例：claude mcp add castor-mcp --env CONFLUENCE_URL= --env CONFLUENCE_USER_TOKEN= -- npx -y castor-mcp

castor-mcp 适用于哪些场景？

castor-mcp 可用于需要该MCP Server能力的 AI Agent 工作流，建议结合官方文档与本页安装命令试用。

在 Cursor / Claude Code 中配置 castor-mcp 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

提示 Missing required environment variable 或 API 认证失败？

castor-mcp 依赖环境变量（如 CONFLUENCE_URL、CONFLUENCE_USER_TOKEN）。请在客户端配置文件的 "env" 对象中填入有效密钥，注意不要包含多余空格或未闭合的双引号。

castor-mcp MCP配置与使用教程

Q: 如何安装 castor-mcp？

推荐在 Claude Code（本地） 中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI 2. 复制下方命令，将 替换为真实环境变量值后，在终端执行 3. 若下方列出了环境变量，请对照填写 命令示例：claude mcp add castor-mcp --env CONFLUENCE_URL= --env CONFLUENCE_USER_TOKEN= -- npx -y castor-mcp

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castor-mcp MCP配置与使用教程 - AgentHub

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打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥（见下方「环境变量」）
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

预填环境变量与密钥（可选）

CONFLUENCE_URL

必填

CONFLUENCE_USER_TOKEN

必填secret

CONFLUENCE_ADMIN_TOKEN

secret

隐私安全承诺：所有参数与密钥仅在您本机的浏览器前端进行实时文本替换，AgentHub 绝不向任何服务器上传或存储您的敏感凭据。

点击「复制配置」直接粘贴到客户端

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

配置教程

打开 castor-mcp 详情页，确认这是你需要的 MCP Server（来源官方 MCP Registry）。
按客户端选择 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code 或 VS Code，复制 JSON 配置或 CLI 命令。
将配置合并进 mcpServers，并把环境变量占位符替换为真实密钥。
重载窗口后，在 Agent 对话中调用该 MCP 提供的工具。

安装命令

以下安装命令与配置步骤已写入页面 HTML，搜索引擎与未启用 JavaScript 的浏览器均可直接读取。

Claude Code（本地）

确保已安装 Claude Code CLI
复制下方命令，将 <占位符> 替换为真实环境变量值后，在终端执行
若下方列出了环境变量，请对照填写

claude mcp add castor-mcp --env CONFLUENCE_URL=<CONFLUENCE_URL> --env CONFLUENCE_USER_TOKEN=<CONFLUENCE_USER_TOKEN> -- npx -y castor-mcp

Cursor — .cursor/mcp.json（本地）

打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥（见下方「环境变量」）
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json（本地）

统一 Manifest

{
  "id": "com.moosejudge/castor-mcp",
  "type": "mcp-server",
  "version": "0.6.2",
  "displayName": "castor-mcp",
  "description": "Castor for Confluence Data Center — MCP server bridging Confluence DC with AI agents",
  "repository": {
    "url": "https://gitlab.com/moosejudge/castor-mcp",
    "source": "gitlab"
  },
  "distribution": {
    "packages": [
      {
        "registryType": "npm",
        "identifier": "castor-mcp",
        "version": "0.6.2",
        "transport": "stdio",
        "environmentVariables": [
          {
            "name": "CONFLUENCE_URL",
            "description": "Base URL of the Confluence Data Center instance",
            "isRequired": true
          },
          {
            "name": "CONFLUENCE_USER_TOKEN",
            "description": "Personal Access Token for standard operations",
            "isRequired": true,
            "isSecret": true
          },
          {
            "name": "CONFLUENCE_ADMIN_TOKEN",
            "description": "Personal Access Token for elevated/admin operations (optional)",
            "isSecret": true
          }
        ]
      }
    ],
    "remotes": []
  },
  "dependencies": [],
  "installTargets": [
    "claude-code",
    "claude-desktop",
    "cursor",
    "vscode",
    "trae",
    "cherry-studio",
    "lingma",
    "windsurf",
    "cline",
    "workbuddy"
  ],
  "keywords": [],
  "provenance": {
    "origin": "official-mcp-registry",
    "originalId": "com.moosejudge/castor-mcp",
    "originalUrl": "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/com.moosejudge%2Fcastor-mcp/versions/latest",
    "isOfficial": true,
    "status": "active"
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json（本地）

打开 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json（路径见远程指引）
点击「复制配置」合并到 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥
完全退出并重启 Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Trae — .trae/mcp.json（本地）

打开 Trae → 设置 → MCP，或编辑 .trae/mcp.json / 全局 mcp.json
点击「复制配置」粘贴并合并 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥
保存后重载 Trae 窗口

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Cherry Studio — MCP 设置（本地）

打开 Cherry Studio → 设置 → MCP 服务器 → 添加（STDIO）
也可直接导入下方 JSON：点击「复制配置」合并到 mcpServers
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥，并确保本机已安装 Node.js / uv（npx、uvx）
启用服务并查看工具列表是否加载成功

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

通义灵码 — MCP 配置（本地）

通义灵码：个人设置 → MCP 服务 → 「+」→ 手工添加（STDIO）或配置文件添加
点击「复制配置」合并 mcpServers；命令/参数/环境变量与 JSON 一致
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥；本机需 Node.js 18+（npx）或已安装 uv（uvx）
确认服务状态为已连接后再在智能体对话中调用

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Windsurf — mcp_config.json（本地）

编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
点击「复制配置」合并 mcpServers（本地 stdio 与 Cursor 格式相同）
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥后保存并刷新 Cascade

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Cline — MCP Servers（本地）

Cline 面板 → 设置 → MCP Servers
点击「复制配置」粘贴并合并
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥后保存

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

WorkBuddy — .workbuddy/mcp.json（本地）

编辑 ~/.workbuddy/mcp.json（用户级）或项目目录 .workbuddy/mcp.json
也可在界面：插件 → MCP 服务器 → 配置 MCP，粘贴下方 JSON
将 env 中的 <占位符> 替换为真实密钥；Windows 下 command/脚本路径建议用绝对路径
保存并重启 WorkBuddy，确认连接器状态为绿色

{
  "mcpServers": {
    "castor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "castor-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "<CONFLUENCE_URL>",
        "CONFLUENCE_USER_TOKEN": "<CONFLUENCE_USER_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

castor-mcp MCP配置与使用教程

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