金大哥 - get-biji-dev-by-gemini3pro MCP 详情

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README

🚀 Get 笔记 MCP 服务器

这是一个用于集成 Get 笔记 API 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供了从 Get 笔记知识库中搜索和召回知识的工具，能有效助力知识管理与应用。

🚀 快速开始

本服务器可帮助你从 Get 笔记知识库中搜索和召回知识。以下是快速上手的步骤：

克隆仓库
安装依赖：
```
npm install
```
从示例创建 .env 文件：
```
cp .env.example .env
```

在 .env 中配置您的 API 密钥：

GET_API_KEY=T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=
GET_NOTE_TOPIC_ID=RYk1kmRJ

✨ 主要特性

知识库搜索：经过 AI 处理的搜索，返回综合的答案和引用。
知识库召回：相关笔记和文件的原始召回。
速率限制：内置保护，限制 QPS < 2 和总请求数 < 5000。
重试机制：针对瞬时网络错误 (5xx) 的自动重试。

📦 安装指南

克隆仓库：获取项目代码。
安装依赖：
```
npm install
```
创建配置文件：
```
cp .env.example .env
```

配置 API 密钥：在 .env 文件中设置 API 密钥。

GET_API_KEY=T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=
GET_NOTE_TOPIC_ID=RYk1kmRJ

💻 使用示例

基础用法

使用 npx 运行

可以直接使用 npx 运行服务器，无需安装：

npx get_notebook_mcp_server

本地运行

node index.js

使用 MCP Inspector 测试

使用 MCP Inspector 交互式测试 MCP 服务器：

npx @modelcontextprotocol/inspector node index.js

高级用法

MCP 配置 (Claude Desktop)

方式 1：单个知识库（简单配置） 在 claude_desktop_config.json 中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "get-notes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"],
      "env": {
        "GET_API_KEY": "T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=",
        "GET_NOTE_TOPIC_ID": "RYk1kmRJ"
      }
    }
  }
}

方式 2：多知识库（分组配置，推荐） 对于多个共享相同 API 密钥的知识库，使用分组配置，系统会自动展开为独立的知识库：

{
  "mcpServers": {
    "get-notes-multi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"],
      "env": {
        "GET_KNOWLEDGE_BASES": "[{\"id\":\"medical_group\",\"name\":\"医学知识库组\",\"config\":{\"api_key\":\"T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=\",\"topics\":[{\"id\":\"kb_pancreatic_trials\",\"name\":\"肿瘤临床试验知识库\",\"topic_id\":\"RYk1kmRJ\"},{\"id\":\"kb_patient_experience\",\"name\":\"小胰宝病友经验信息\",\"topic_id\":\"mnyV9OjY\"}]}}]"
      }
    }
  }
}

此配置会自动展开为 kb_pancreatic_trials 和 kb_patient_experience 两个独立的知识库。

方式 3：使用本地配置文件（推荐用于开发） 在项目根目录创建 knowledge_bases.json 文件：

[
  {
    "id": "demo_group",
    "name": "sam的知识库",
    "description": "使用同一个 API Key 的知识库",
    "config": {
      "api_key": "T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=",
      "api_endpoint": "https://open-api.biji.com/getnote/openapi",
      "topics": [
        {
          "id": "kb_pancreatic_trials",
          "name": "肿瘤临床试验知识库",
          "description": "有关肿瘤临床试验的知识库",
          "topic_id": "RYk1kmRJ"
        },
        {
          "id": "kb_patient_experience",
          "name": "小胰宝病友经验信息",
          "description": "小胰宝病友经验信息，包括各种指南和治疗经验",
          "topic_id": "mnyV9OjY"
        }
      ]
    }
  }
]

然后在 Claude Desktop 配置中使用本地文件：

{
  "mcpServers": {
    "get-notes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"]
    }
  }
}

Claude 如何使用多知识库

Claude 会自动选择合适的知识库，无需手动选择，工作流程如下：

用户提问：例如 "胰腺癌术后多久开始化疗？"
Claude 自动调用 list_knowledge_bases：查看所有可用的知识库
Claude 智能选择：根据问题内容，自动选择最相关的知识库（如 kb_pancreatic_trials）
Claude 调用 search_knowledge：传入选定的 kb_id 和问题
返回结果：Claude 综合搜索结果给出答案

用户也可以明确指定：

"在肿瘤临床试验知识库中搜索：胰腺癌化疗方案"
"在小胰宝病友经验中查找：化疗副作用处理方法" 这样 Claude 就会明确使用指定的知识库。

📚 详细文档

工具说明

`list_knowledge_bases`

列出所有可用的知识库及其 ID、名称和描述。参数：无返回：知识库信息数组（不包含敏感的 API 密钥）

`search_knowledge`

使用 AI 处理搜索知识库。参数：

kb_id (string, 可选)：知识库 ID。如果未提供，使用第一个配置的知识库。
question (string, 必需)：要提问的问题。
deep_seek (boolean)：启用深度思考模式（默认值：false）。
history (array)：用于上下文的聊天历史。

`recall_knowledge`

从知识库原始召回，不进行 AI 综合。参数：

kb_id (string, 可选)：知识库 ID。如果未提供，使用第一个配置的知识库。
question (string, 必需)：问题或查询。
top_k (number)：返回结果数量（默认值：10）。
intent_rewrite (boolean)：启用意图重写（默认值：false）。

开发

运行测试

npm test

项目结构

src/api：API 客户端实现
src/utils：工具类（速率限制器等）
tests：单元和集成测试
index.js：MCP 服务器主入口点

📄 许可证

ISC

❤️ 致谢

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关于小x宝社区

我们是一个 AI 开源公益社区，致力于使用 AI 技术构建高质量、高密度的患者知识生态系统，以改善医疗信息壁垒。社区汇聚了开源贡献者、AI 技术专家、癌症患者、家庭成员、医疗专业人员和公益志愿者等多元化群体，共同努力改善患者面临的信息获取挑战。

社区网站：https://info.xiao-x-bao.com.cn

我们的使命：使用 AI 技术打破医疗信息壁垒，为患者构建全面的知识生态系统。

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