> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > ## Agent Instructions > Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0). > AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify). > Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup. > Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka. # Cursor और Claude के लिए MCP integration > Arka को Model Context Protocol servers से जोड़ें — stdio या HTTP — Cursor और Claude Desktop पर 70+ Arka skills expose करें, tools सूचीबद्ध करें, tools call करें, और CLI से health verify करें। Arka **किसी भी MCP server** से terminal से connect कर सकता है — वही [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) जो Cursor, Claude Desktop, और अन्य AI clients उपयोग करते हैं। **सारांश:** Arka MCP client भी है (SigNoz या filesystem जैसे external servers call करना) और MCP server भी (Cursor को Arka skills expose करना)। Config `~/.config/arka/mcp.json` पर Cursor-compatible format में है। त्वरित शुरुआत: `arka mcp list`, `arka mcp add`, `arka mcp tools`, `arka mcp call`. **AI agents:** routing, verification rules, और tool selection के लिए देखें [AI agent guide](/hi/guides/ai-agents)। IDE में coding करने वाले मनुष्य: [Arka के साथ code कैसे लिखें](/hi/guides/code-with-arka)। MCP servers Arka के universal plugin catalog में भी भाग ले सकते हैं। एक server जोड़ने के बाद, requests इसे route करने से पहले उसके normalized capabilities और permissions जाँचने के लिए `arka plugin doctor` और `arka plugin inspect ` का उपयोग करें। Agent Hub Arka के skill manifest के साथ वही catalog export करता है। Config `~/.config/arka/mcp.json` पर Cursor-compatible `mcpServers` format में है। ## त्वरित शुरुआत ```bash theme={null} # Configured servers सूचीबद्ध करें arka mcp list # stdio MCP server जोड़ें (command + args) arka mcp add filesystem npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp # HTTP/SSE MCP server जोड़ें arka mcp add signoz --url http://localhost:8000/mcp \ --header SIGNOZ-API-KEY=$SIGNOZ_API_KEY # एक server से tools सूचीबद्ध करें arka mcp tools signoz # एक tool call करें arka mcp call signoz signoz_ask --args '{"question":"error rate last hour"}' # Connection health जाँचें arka mcp status ``` fish से: ```fish theme={null} arka mcp list arka mcp status arka mcp tools signoz ``` प्राकृतिक भाषा (agent routing): ```fish theme={null} arka "list mcp servers" arka "mcp status" arka "list mcp tools from signoz" ``` ## Config format `~/.config/arka/mcp.json`: ```json theme={null} { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"] }, "signoz": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "SIGNOZ-API-KEY": "" } } } } ``` Stdio servers `command` + `args` उपयोग करते हैं। Remote servers `url` + वैकल्पिक `headers` उपयोग करते हैं। वैकल्पिक `env` values `${env:VAR_NAME}` substitution समर्थन करते हैं। ## Transports | Transport | Config | उदाहरण | | ------------ | ------------------ | ----------------------------------------------------- | | **stdio** | `command` + `args` | `npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp` | | **HTTP/SSE** | `url` + `headers` | SigNoz MCP `http://localhost:8000/mcp` पर | Arka remote servers के लिए मौजूदा HTTP MCP client और stdio के लिए एक built-in newline-delimited JSON-RPC client पुनः उपयोग करता है — कोई अतिरिक्त dependencies नहीं चाहिए। ## वैकल्पिक Python SDK ```bash theme={null} pip install mcp ``` Arka SDK के बिना काम करता है। अगर install है, Arka इसे detect करता है (`arka mcp status` `sdk on` दिखाता है)। ## SigNoz MCP SigNoz के लिए विशेष रूप से, Arka traced helpers भी देता है (`arka signoz status`, goal self-heal)। Generic `arka mcp` किसी भी MCP server के साथ काम करता है — केवल SigNoz नहीं। ```bash theme={null} arka mcp add signoz --url http://localhost:8000/mcp --header SIGNOZ-API-KEY=$SIGNOZ_API_KEY arka mcp tools signoz ``` ## MCP logs जब Cursor, Claude, या अन्य MCP client production जैसे issues (`Connection closed`, invalid tool arguments, unknown tools, या server error states) रिपोर्ट करे तब MCP logs उपयोग करें: ```bash theme={null} arka mcp logs arka mcp logs -n 100 --json arka mcp logs --event server.tools_call ``` Logs JSONL हैं और sanitized client/server events store करते हैं: timestamp, component, method/tool, status, duration, और एक छोटा error snippet। Secrets, tokens, और authorization-like fields redact होते हैं। Default में file Arka की config directory के अंदर `logs/mcp.jsonl` पर होती है; tests या hosted deployments के लिए override करने के लिए `ARKA_MCP_LOG_PATH` सेट करें। ## Three.js model MCP Arka [`baryhuang/mcp-threejs`](https://github.com/baryhuang/mcp-threejs) के लिए built-in preset देता है, जो Sketchfab-backed MCP server है, downloadable Three.js-compatible 3D assets खोजने के लिए। यह तब उपयोगी है जब एक scene वास्तविक चीज़ों (satellites, spacecraft, vehicles, rooms, desks, या humans) की माँग करे — Arka को rough geometric placeholders के बजाय licensed GLTF/GLB asset को प्राथमिकता देनी चाहिए। Config पहले preview करें: ```bash theme={null} arka mcp preset threejs ``` Arka के MCP config में लागू करें: ```bash theme={null} arka mcp preset threejs --apply arka mcp tools threejs ``` Preset Docker उपयोग करता है: ```json theme={null} { "mcpServers": { "threejs": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "buryhuang/mcp-server-threejs:latest"], "env": { "SKETCHFAB_ACCESS_TOKEN": "${env:SKETCHFAB_ACCESS_TOKEN}", "SKETCHFAB_REFRESH_TOKEN": "${env:SKETCHFAB_REFRESH_TOKEN}", "SKETCHFAB_CLIENT_ID": "${env:SKETCHFAB_CLIENT_ID}", "SKETCHFAB_CLIENT_SECRET": "${env:SKETCHFAB_CLIENT_SECRET}" } } } } ``` Live download-link lookup चाहिए तो Sketchfab OAuth variables सेट करें। Tokens के बिना, server शुरू हो सकता है लेकिन model lookup/download URLs upstream API के आधार पर fail हो सकते हैं। ## Commands reference | Command | विवरण | | -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | | `arka mcp list` | Configured MCP servers सूचीबद्ध करें | | `arka mcp add [args...]` | stdio server जोड़ें | | `arka mcp add --url ` | HTTP/SSE server जोड़ें | | `arka mcp add --url --header KEY=VAL` | Auth header के साथ HTTP server जोड़ें | | `arka mcp preset threejs [--apply]` | Three.js model MCP server preset preview/apply करें | | `arka mcp remove ` | एक server हटाएँ | | `arka mcp tools ` | एक server से tools सूचीबद्ध करें | | `arka mcp call [--args '{}']` | एक tool call करें | | `arka mcp status` | सभी servers के लिए connection health | | `arka mcp logs [-n 50] [--json]` | हाल के sanitized MCP client/server events दिखाएँ | | `arka mcp self-tools` | Arka के native MCP tools सूचीबद्ध करें | | `arka mcp serve` | Arka को local stdio MCP server के रूप में शुरू करें | | `arka mcp install` | Cursor/Claude-compatible `mcp.json` snippet प्रिंट करें | | `arka mcp doctor` | Verify करें कि local Arka MCP server शुरू होता है | MCP tool calls प्रति invocation एक नई connection खोलते हैं। High-frequency उपयोग के लिए, servers को local (stdio) या low-latency HTTP endpoint पर रखें। ## MCP server के रूप में Arka अन्य agents (Cursor, Claude Desktop, OpenClaw, Codex, आदि) MCP पर Arka skills और memory call कर सकते हैं — वही stdio transport जो Arka MCP **client** के रूप में उपयोग करता है। ### Cursor setup Cursor के अंदर Arka को MCP server के रूप में उपयोग करें ताकि editor agent `arka_ask`, `arka_recall`, `arka_skill`, और बाकी exported tool surface call कर सके। Repo (editable install) या आपके venv से: ```bash theme={null} cd /path/to/arka python -m venv venv-arka source venv-arka/bin/activate pip install -e . arka mcp doctor ``` `arka mcp doctor` को `summary ok` पर समाप्त होना चाहिए और वर्तमान tool count रिपोर्ट करना चाहिए। **Option A — project-level** (Arka repo में काम करते समय अनुशंसित): repo root से `.cursor/mcp.json` copy या symlink करें। Cursor इसे इस workspace के लिए स्वचालित रूप से load करता है। **Option B — global**: **Cursor Settings → MCP** खोलें और `arka` entry को `~/.cursor/mcp.json` में merge करें: ```bash theme={null} arka mcp install ``` उदाहरण snippet (paths machine के अनुसार बदलते हैं — अपना पाने के लिए `arka mcp install` उपयोग करें): ```json theme={null} { "mcpServers": { "arka": { "command": "/Users/you/dev/arka/venv-arka/bin/arka", "args": ["mcp", "serve"], "env": { "ARKA_CONFIG_DIR": "/Users/you/.config/arka" } } } } ``` Repo helpers: | File | Purpose | | -------------------------------------- | ------------------------------------------- | | `.cursor/mcp.json` | Project-level Cursor MCP (केवल Arka) | | `hub/adapters/cursor_mcp_snippet.json` | Copy-paste snippet + install steps | | `mcp.json` | Hub-ready config (Arka + वैकल्पिक context7) | Cursor को पूरी तरह quit करें और फिर से खोलें, या **Settings → MCP → Reload** उपयोग करें। `arka` server वर्तमान Arka tool count के साथ connected दिखना चाहिए। Cursor chat में, agent से Arka MCP tools उपयोग करने को कहें: * **Memory recall**: `arka_recall` को `{"goal": "project conventions"}` के साथ call करें * **Arka से पूछें**: `arka_ask` को `{"prompt": "summarize this repo"}` के साथ call करें * **एक skill चलाएँ**: `arka_skill` को `{"skill": "repo_map"}` के साथ call करें * **Repo layout**: `arka_repo_map` को `{"depth": 2}` के साथ call करें Terminal से (वही tools, Cursor नहीं): ```bash theme={null} arka mcp call arka arka_recall --args '{"goal":"theme"}' arka mcp call arka arka_ask --args '{"prompt":"what is arka?"}' ``` ## IDE और agent setup Arka एक standard stdio MCP server expose करता है, तो वही generated entry अधिकांश MCP-compatible IDEs में काम करता है। इस पेज से path copy करने के बजाय एक machine-specific snippet generate करें: ```bash theme={null} arka mcp install ``` प्रिंट की गई `mcpServers.arka` entry को client की MCP JSON file में जोड़ें, फिर इसका MCP panel restart या reload करें। Entry है: ```json theme={null} { "command": "/absolute/path/to/arka", "args": ["mcp", "serve"] } ``` अगर IDE आपका virtual environment resolve नहीं कर सकता, तो absolute Python executable और module invocation उपयोग करें: ```json theme={null} { "command": "/absolute/path/to/venv/bin/python", "args": ["-m", "arka", "mcp", "serve"] } ``` | Client | Configuration location / action | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | **Cursor** | Settings → MCP, या project `.cursor/mcp.json` | | **VS Code / GitHub Copilot** | workspace में `.vscode/mcp.json`, या MCP server settings UI | | **Claude Desktop** | macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`; Linux: `~/.config/Claude/claude_desktop_config.json` | | **Windsurf** | MCP settings → server जोड़ें, या `~/.codeium/windsurf/mcp_config.json` | | **Cline** | Cline MCP Servers panel → JSON से install करें | | **Continue** | Continue के MCP configuration में server जोड़ें (generated stdio entry उपयोग करें) | | **Zed** | Settings → Context Servers → एक `arka` command server जोड़ें | | **Codex CLI** | `~/.codex/config.toml` MCP configuration, या चलाएँ `codex mcp add arka -- arka mcp serve` | किसी भी client को configure करने के बाद, agent से Arka उपयोग करने को कहने से पहले connection verify करें: ```bash theme={null} arka mcp doctor arka mcp self-tools ``` IDE में, ज़रूरत होने पर स्पष्ट कहें "use the Arka MCP tools"। `arka_route` को umbrella Arka MCP tool की तरह मानें: जब आप निश्चित नहीं कि कौन-सा संकीर्ण Arka tool चलना चाहिए, उपयोगकर्ता के पूरे प्राकृतिक-भाषा request को इस पर पास करें। उपयोगी पहले checks हैं `arka_heartbeat`, `arka_repo_map`, और `arka_skill`। `arka agent_hub sync --unify` उपयोग करने पर मौजूदा MCP servers संरक्षित रहते हैं; कौन सी client files update होंगी इसका preview करने के लिए `arka agent_hub adapters` उपयोग करें। ### त्वरित शुरुआत ```bash theme={null} # Server शुरू करें (stdio — MCP clients स्वचालित उपयोग करते हैं) arka mcp serve # Cursor या Claude Desktop के लिए config प्रिंट करें arka mcp install # arka को ~/.config/arka/mcp.json में जोड़ें और snippet प्रिंट करें arka mcp install --write-config # Verify initialize + tools/list arka mcp doctor ``` `arka` PATH पर न होने पर Editable installs: ```json theme={null} { "mcpServers": { "arka": { "command": "python", "args": ["-m", "arka", "mcp", "serve"] } } } ``` अपनी मशीन के लिए सही command प्रिंट करने के लिए `arka mcp install` चलाएँ। ### Exposed tools | Tool | विवरण | | --------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `arka_ask` | Arka से पूछें (web, memory, calc, weather, chat) | | `arka_remember` | एक fact, note, या channel turn store करें | | `arka_recall` | Goal से unified memory recall करें | | `arka_skill` | एक नामित Arka skill invoke करें | | `arka_route` | Umbrella tool — Arka skills/MCP-backed capabilities से पूरा प्राकृतिक-भाषा request route और execute करें | | `arka_repo_map` | Repository layout और Python symbols | | `arka_heartbeat` | Agent heartbeat — ping, status, या हाल की activity history | | `arka_sessions` | Channel sessions — list, status, context, resume, silence\_check, push, reset | | `arka_routines` | Scheduled routines — list, add, remove, enable, या disable | | `arka_session_memory` | OpenClaw markdown memory — append, search, context, status, clear | | `arka_subagent` | Hermes sub-agent delegation — spawn, list, status, resume | | `arka_project_rules` | Cursor-style project rules — AGENTS.md, CLAUDE.md, `.cursor/rules` | | `arka_music_generate` | Music generate — Pollinations elevenmusic या ffmpeg tone synthesis | | `arka_meme` | Local meme templates — Drake, comparison, vibe-coding, वैकल्पिक stock photos | | `arka_infographic` | Adaptive infographic PNG — item count से grid/radial layout | | `arka_media_styles` | Meme, video, और infographic visual style presets सूचीबद्ध करें | | `arka_tech_stack` | Fuzzy-find project folder, exact न हो तो confirm करें, manifests पढ़ें, stack सुझाएँ | | `arka_fetch_lyrics` | Song lyrics fetch करें, translate करें, वैकल्पिक रूप से translated cover generate करें | | `arka_safety_advice` | Curated crisis guidance — domestic violence, harassment (fixed playbook, LLM legal advice नहीं) | | `arka_local_music` | Offline music — local ffmpeg melodies (कोई cloud API नहीं) | | `arka_webhook` | Webhook gateway — status या health | | `arka_view_data` | CSV/TSV tables को plain text के रूप में preview करें | | `arka_clipboard` | Clipboard history — list, save, get, या clear | | `arka_share` | Last LLM response को model, provider, tokens, latency, और output (markdown या JSON) के साथ share करें | | `arka_remind` | Reminders — list, add, या cancel | | `arka_bookmarks` | Bookmarks — list, save, search, get, या delete | | `arka_docker` | Docker — health, containers, images, या logs | | `arka_jsonkit` | JSON — validate, pretty, minify, या path से get करें | | `arka_timekit` | Time — now, timezone convert, या relative offsets | | `arka_urlkit` | URL helpers — parse, normalize, या slugify | | `arka_password` | Password — one-shot secret generate करें (store नहीं) | | `arka_spotify` | Spotify — tracks खोजें; MCP personal-skill safe mode में default में छुपा | | `arka_textkit` | Textkit — UUID, hash, या base64 encode/decode | | `arka_calendar` | Calendar — आज के events (macOS Calendar.app) | | `arka_platform` | Platform — OS capabilities show या detect करें | | `arka_personalize` | Personalize — profile status, skill tips, quickstart | | `arka_persona` | Personas — persona configs list या show करें | | `arka_github` | GitHub — repo resolve करें या हाल की activity fetch करें | | `arka_price` | Price check — retailer sources list करें या query parse करें | | `arka_config` | Config — files/dirs list करें या paths show करें (read-only) | | `arka_sports` | Sports — live scores या leagues list करें | | `arka_qr` | QR code — text/URL को ASCII art के रूप में encode करें | | `arka_currency` | Currency — amounts convert करें या NL queries parse करें | | `arka_disk` | Disk space — usage summary या category breakdown | | `arka_repo_health` | Repo health — scan या lint/test checks चलाएँ | | `arka_agent_hub` | Agent Hub — status, adapters, detect, doctor, list, memory sources, या IDE memory import करें | | `arka_team_run` | एक agent team workflow चलाएँ | ### MCP-safe defaults Arka MCP default में personal desktop/device skills को छुपाता या block करता है ताकि IDE agents अनपेक्षित रूप से Brave न खोलें, Spotify शुरू न करें, media न चलाएँ, या personalized daily brief न चलाएँ। यह local Fish/CLI behavior नहीं बदलता। Disabled-by-default MCP उदाहरण: * `arka_spotify` * `play_spotify`, `spotify_control`, `spotify_brave_debug` * `play_song`, `play_youtube`, `play_movie`, `stop_music` * `open_url`, `open`, `browse`, `open_urls` * `search_web`, `browse_web`, `agent_browser` * `daily_brief` Headless/dev-safe tools जैसे `browser_check`, `web_screenshot`, `automate`, repo tools, code tools, data tools, और `arka_route` उपलब्ध रहते हैं। केवल तब opt in करें जब MCP client आपके desktop/browser/media state को छूने के लिए trusted हो: ```bash theme={null} ARKA_MCP_ENABLE_PERSONAL_SKILLS=1 arka mcp serve ``` संकीर्ण override के लिए: ```bash theme={null} ARKA_MCP_ENABLED_TOOLS=arka_spotify arka mcp serve ARKA_MCP_ENABLED_SKILLS=daily_brief,open_url arka mcp serve ``` ### Agent Hub `agent_hub sync` MCP config को hub पर copy करता है और सुनिश्चित करता है कि **arka** self-server entry मौजूद है ताकि अन्य launch agents इसे merge कर सकें: ```bash theme={null} arka agent_hub sync arka agent_hub adapters # देखें कौन-से agent configs में hub servers जोड़े जाएँगे ``` Hub env vars (`ARKA_MCP_CONFIG`, `ARKA_HUB_DIR`) [Agent Hub](/hi/guides/agent-hub) में documented हैं। #### MCP से IDE memory import करें `arka_agent_hub` Cursor, Codex, OpenClaw, Arka session notes, और hub exports से memory list और import कर सकता है: ```bash theme={null} # इस मशीन पर importable memory files सूचीबद्ध करें arka mcp call arka arka_agent_hub --args '{"action":"memory_sources"}' # एक IDE source या सब कुछ detected import करें arka mcp call arka arka_agent_hub --args '{"action":"import_memory","source":"cursor"}' arka mcp call arka arka_agent_hub --args '{"action":"import_memory","all":true}' # एक explicit export file import करें arka mcp call arka arka_agent_hub --args '{"action":"import_memory","path":"~/.config/arka/hub/memory/summary.json"}' ``` | `action` | Parameters | Returns | | ---------------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | `memory_sources` | — | Local रूप से मौजूद sources के लिए `{ id, name, ide, files, file_count }` का array | | `import_memory` | `path` **या** `source` / `ide` / `agent` **या** `all: true` | `{ ok, facts_imported, notes_imported, imports, errors }` | अन्य `arka_agent_hub` actions: `status`, `adapters`, `detect`, `doctor`, `list`। source ids और formats के लिए देखें [Agent Hub — Memory import](/hi/guides/agent-hub#memory-import)। ## Arka को Arka MCP से extend करना Skills जोड़ते समय MCP workflow को dogfood करें: gaps discover करने के लिए Arka के अपने MCP tools का उपयोग करें, फिर नई capabilities को CLI routing में वापस wire करें। ### उदाहरण workflow ```bash theme={null} # Local MCP server verify करें arka mcp doctor # Repo layout और health inspect करें (वही tools जो Cursor agents call करते हैं) arka mcp call arka arka_repo_map --args '{"depth":2,"path":"/path/to/arka"}' arka mcp call arka arka_repo_health --args '{"path":"/path/to/arka"}' # Arka के native MCP surface सूचीबद्ध करें arka mcp self-tools # fish / NL से arka "list arka mcp tools" arka "show agent heartbeat" arka "validate json package.json" ``` जब एक tool MCP server पर मौजूद है लेकिन प्राकृतिक-भाषा routing नहीं है (उदाहरण के लिए `arka_heartbeat` या `arka_jsonkit`), जोड़ें: 1. Python module में `route_command()` 2. `src/arka/routing/symbolic.py` में `route_*()` 3. `config.fish` में Fish helpers `_agent_is_*_request` / `_agent_route_*` 4. `tests/test_*_routing.py` और `tests/test_nl_routing_coverage.py` में tests यह Cursor MCP, terminal NL, और `ROUTE_MODE=symbolic_only` को sync में रखता है। ## Browser safety MCP requests implicitly websites या desktop browser windows नहीं खोलतीं। Inspection के लिए headless skills जैसे `browser_check`, `web_screenshot`, या `automate` उपयोग करें। अगर एक workflow सचमुच headed tab चाहता है, तो user approval प्राप्त करने के बाद `allow_browser: true` के साथ `arka_skill` tool call करें। यह model-generated URL को अनपेक्षित रूप से browser launch करने से रोकता है। ## Related topics - [Arka के साथ कोड कैसे लिखें](/hi/guides/code-with-arka.md) - [Arka अन्य agents की तुलना में कैसा है](/hi/concepts/comparison.md) - [Agent Hub](/hi/guides/agent-hub.md) - [Music generate करें](/hi/guides/generate-music.md) - [AI agent guide — MCP पर Arka उपयोग करें](/hi/guides/ai-agents.md)