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university_rules_mcp_server

university_rules_mcp_server

by 1551156271-coder
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Python
Local

University Rules RAG MCP Agent

一个从零学习 RAG、Reranker、持久化索引、DeepSeek API 和 MCP 的 Python 项目。它以《中山大学本科生学籍管理规定》为知识库，检索相关条款后生成带来源的回答；同一套检索能力也可作为 MCP Tool 供 Agent 调用。

本项目用于技术学习。涉及真实学籍事务时，请以学校最新官方规定和教务部门答复为准。

功能

  • 按“第几条”切分本地管理规定文本。

  • BGE Embedding 语义检索。

  • 关键词 + 语义的 Hybrid Search。

  • BGE Reranker 对候选条款精排。

  • 将文档向量、条款元数据保存到本地，避免重复生成 Document Embedding。

  • 使用 DeepSeek 根据最终条款生成带来源的回答。

  • 暴露 search_university_rules(question) MCP Tool。

Related MCP server: dongguk-rule-mcp

架构

用户问题
  ↓
持久化向量索引
  ↓
Hybrid Search：Top 10 候选条款
  ↓
Reranker：Top 3 最相关条款
  ├─→ DeepSeek：生成带来源的自然语言回答
  └─→ MCP Tool：将条款 JSON 返回给 Agent

项目结构

knowledge_base/                 # 学习用管理规定文本
rag_search.py                   # 基础关键词检索
semantic_search.py              # Embedding 语义检索
hybrid_search.py                # 混合检索
rerank_search.py                # Reranker 精排
index_store.py                  # 本地索引读写和有效性判断
final_rag_chat.py               # 完整 RAG + DeepSeek 问答
university_rules_mcp_server.py  # RAG MCP Server
test_*.py                       # 单元测试

安装

建议使用 Python 3.10 或更高版本：

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt

首次运行 Embedding 或 Reranker 时，会将模型下载到本机 Hugging Face 缓存；后续会直接复用缓存。

运行

基础检索：

python rag_search.py

完整 RAG 问答版：

$env:DEEPSEEK_API_KEY="你的 DeepSeek API Key"
python final_rag_chat.py

final_rag_chat.py 的流程：

本地索引 → Hybrid Top 10 → Reranker Top 3 → DeepSeek 回答

其中 index/ 会在首次运行时自动生成，保存文档向量和元数据；该目录已被 Git 忽略，因为它可以从知识库重新建立。

MCP Server

启动 Server：

python university_rules_mcp_server.py

使用 MCP Inspector 验证：

npx @modelcontextprotocol/inspector python university_rules_mcp_server.py

核心检索工具：

search_university_rules(question)

工具不调用 DeepSeek，而是返回 RAG 检索与 Reranker 精排后的 3 条来源，供 MCP Client 或 Agent 继续使用。

测试

python -m unittest discover -p "test_*.py" -v

数据与安全

  • knowledge_base/ 内的管理规定作为本项目学习资料一并保存。

  • 不要把 API Key 写入代码、README 或 .env 后再提交；.env 已被 Git 忽略。

  • index/ 是本地生成的数据，已被 Git 忽略。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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