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🚀 MemoDB MCP 服务器

MCP 服务器可用于管理 AI 应用的对话上下文与个人知识库。它借助模型上下文协议（MCP），提供了用户数据、对话内容和知识管理的工具，能有效提升 AI 应用的交互体验和知识管理效率。

🚀 快速开始

MCP 服务器通过模型上下文协议（MCP），为 AI 应用提供了强大的用户数据、对话内容和知识管理能力。以下是启动服务器的步骤：

安装依赖:

npm install

配置环境变量: 创建 .env 文件并设置:

MEMOBASE_API_URL=your_api_url    # API 服务器地址
MEMOBASE_API_KEY=your_api_key    # API 访问密钥

构建项目:

npm run build

运行服务器:

# 生产环境
npm start

# 开发环境
npm run dev

✨ 主要特性

用户管理

create_user：创建新用户
get_user：获取用户信息
update_user：更新用户信息
delete_user：删除用户

对话数据管理

insert_blob：插入对话数据
get_blob：获取对话数据
delete_blob：删除对话数据

知识库管理

query_knowledge：查询知识库
- 支持全文搜索
- 支持按类型、标签、来源过滤
- 支持限制返回结果数量
add_knowledge：添加新知识
- 支持设置知识来源
- 支持设置知识类型
- 支持添加标签
update_knowledge：更新已有知识
- 支持更新内容和元数据
- 支持修改标签
relate_knowledge：创建知识关联
- 支持设置关联类型
- 支持设置关联权重

🔧 技术细节

类型安全

使用 TypeScript 实现，具备完整的类型定义和检查，可在编译时进行错误检测。

错误处理

拥有全面的错误处理机制，能提供详细的错误信息，并进行错误日志记录。

API 设计

基于 JSON - RPC 2.0 协议，采用 RESTful API 风格，接口定义清晰。

可扩展性

采用模块化设计，支持插件式工具注册，便于添加新功能。

📦 安装指南

安装依赖

npm install

配置环境变量

创建 .env 文件并设置：

MEMOBASE_API_URL=your_api_url    # API 服务器地址
MEMOBASE_API_KEY=your_api_key    # API 访问密钥

构建项目

npm run build

运行服务器

# 生产环境
npm start

# 开发环境
npm run dev

💻 使用示例

基础用法

添加知识

const result = await callTool('add_knowledge', {
  uid: 'user123',
  content: '人工智能是计算机科学的一个分支...',
  metadata: {
    source: 'wiki',
    type: 'article',
    tags: ['AI', '计算机科学', '技术']
  }
});

查询知识

const result = await callTool('query_knowledge', {
  uid: 'user123',
  query: '人工智能',
  filters: {
    types: ['article'],
    tags: ['AI'],
    sources: ['wiki']
  },
  limit: 10
});

关联知识

const result = await callTool('relate_knowledge', {
  uid: 'user123',
  source_kid: 'knowledge1',
  target_kid: 'knowledge2',
  relation_type: 'related_to',
  weight: 0.8
});

📚 详细文档

开发指南

添加新工具

在代码中新增功能模块，需遵循现有设计模式和命名规范，确保模块间接口兼容性。

修改配置

更新 .env 文件参数值，保持环境变量命名一致，并测试不同配置下的运行效果。

运行测试

使用 npm test 执行单元测试，检查测试覆盖率报告，定期更新测试用例。

常见问题

如何获取帮助？查看文档或联系支持团队。
遇到错误如何处理？检查日志文件并参考排错指南。

📄 许可证

本项目遵循 [许可证名称] 协议。详细信息请参阅 LICENSE 文件。

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