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Geeksfino_kb-mcp-server

一个基于txtai的MCP服务器实现,提供语义搜索、知识图谱和AI文本处理功能,支持本地化知识库构建与标准化接口访问。

article

README

🚀 嵌入文件

嵌入文件是一种将文本转换为数字表示的方法,可应用于各类自然语言处理任务。txtai提供了强大的工具集,用于构建和管理这些嵌入。

🚀 快速开始

✨ 主要特性

  • 支持使用YAML文件配置嵌入过程。
  • 可与图结构结合使用,支持图遍历。
  • 具备因果提升机制,提高搜索相关性,且支持多语言检测和模式匹配。
  • 拥有自动构建知识图谱和社区检测等高级功能。

📦 安装指南

要使用txtai的Embedding功能,请安装以下依赖项:

pip install sentence-transformers faiss-cpu

💻 使用示例

嵌入文件配置

可以使用YAML文件来配置嵌入过程。例如,以下是一个简单的配置文件:

# 嵌入模型路径
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

使用 Embedding 构建知识库

要构建一个知识库,请使用以下命令:

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config embedding_config.yml

知识库存储位置:默认情况下,知识库将保存在~/.txtai/embeddings目录中。

图形配置

嵌入文件还可以与图结构结合使用。以下是一个示例:

graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75

图遍历:可以使用以下命令对图进行遍历:

python -m graph_traversal --config graph_config.yml

因果提升机制

嵌入文件还支持因果提升机制,以提高搜索的相关性。例如,可以通过以下方式配置:

causal_boosting:
  enabled: true
  boost_factor: 1.5

多语言支持:因果提升机制支持多语言检测和模式匹配。

高级功能

自动构建知识图谱

嵌入文件可以自动从文档中提取实体并构建知识图谱。例如:

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config knowledge_graph.yml
社区检测

可以通过以下方式对图进行社区检测:

python -m community_detection --config graph_config.yml

📚 详细文档

如需了解更多信息,请参考[txtai文档](https://github.com/doc2vec txtai)。


🚀 知识库构建工具 (kb_builder)

kb_builder是一个用于从文档中提取信息并构建知识库的工具。它支持多种存储后端和不同的嵌入模型。

📦 安装指南

要安装kb_builder,请运行以下命令:

pip install txtai[kb_builder]

💻 使用示例

下载配置文件

从GitHub仓库下载配置文件:

git clone https://github.com/doc2vec/kb_builder.git
cd kb_builder/configs

构建知识库

使用以下命令构建知识库:

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config technical_docs.yml

📚 详细文档

配置文件示例

内存存储
# 内存存储配置
path: memory
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true
SQLite 存储
# SQLite 存储配置
path: sqlite://~/.txtai/embeddings.db
graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75
PostgreSQL 存储
# PostgreSQL 存储配置
path: postgresql://user:password@localhost:5432/kb
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

图形分析工具

常见问题
  1. 如何检查知识库是否构建成功? 可以通过以下命令检查:
python -m kb_builder check --config config.yml
  1. 如何清理已有的知识库? 使用以下命令清理:
python -m kb_builder clear --config config.yml

获取帮助

如需进一步帮助,请访问txtai 论坛

即贴即用配置

MCP 客户端配置生成器

选择客户端,补齐所需环境变量,再复制根据当前 MCP 公开配置生成的完整文件

terminal
check无需填写环境变量,可以直接复制
Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "kb-server": {
      "command": "/your/home/project/.venv/bin/kb-mcp-server",
      "args": [
        "--embeddings",
        "/path/to/knowledge_base.tar.gz"
      ]
    }
  }
}
建议保存到claude_desktop_config.json
help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端