architecture-canvas MCP Server

From the README

# Architecture Canvas · 架构助手

通过 AI 对话生成和修改可编辑架构图。上传需求文档、表格、PDF 或图片，让助手阅读资料，再围绕同一张图持续讨论和调整。

[本机启动](#本机启动) · [无密钥体验](#无密钥体验编辑和导出) · [English](README.en.md) · [设计与源码](ARCHITECTURE.md)

离线示例的真实工作区：无需密钥即可编辑和导出；图中结构为手工示例，不是模型生成效果评测。

自有对话工作区与 Excalidraw 画布，使用 DeepSeek Harness 执行模型调用、工具循环和长会话压缩。模型通过兼容 Chat Completions 的接口配置，不绑定 DeepSeek 模型。

[English](README.en.md) · [接口与嵌入](INTEGRATION.md) · [测试说明](TESTING.md) · [参与开发](CONTRIBUTING.md) · [依赖来源](THIRD_PARTY_NOTICES.md)

采用 [Apache-2.0](LICENSE)。当前为本机运行的 Alpha 版本。

模型生成初稿后，你可以手动整理画布，再用对话继续修改；修改方案先确认，固定组件保留位置。实现取舍与源码入口见 [架构说明](ARCHITECTURE.md)。

## 本机启动

需要 Python 3.10+、Node.js 22.12+、npm。克隆仓库后运行：

```bash
git clone https://github.com/weike-zhang/architecture-canvas.git
cd architecture-canvas
python3 start.py
```

首次运行自动创建虚拟环境、安装锁定的 npm 依赖并构建页面。再次运行复用安装结果。`python3 start.py --check` 检查本机依赖，`--port 5096` 更换端口。

打开 [架构助手](http://127.0.0.1:5093)，点击左下角“模型设置”，填写支持工具调用的模型地址、名称和 API Key。图片阅读需要支持视觉输入的模型，并勾选相应选项。页面输入的密钥只存在服务进程内存；重启后重新填写，或使用不纳入版本管理的 `ll