顺序提问 MCP 服务器
一个专用服务器，使 LLM（大型语言模型）能够通过顺序查询收集特定信息。该项目实现了 MCP（模型控制协议）标准，可与 LLM 客户端无缝集成。
项目状态
🎉 1.0.0 版本发布🎉
顺序查询 MCP 服务器现已完成，并准备好投入生产部署。所有计划的功能均已实现、测试并记录。
Related MCP server: Vibe-Coder MCP Server
特征
顺序提问引擎：根据先前的回答生成适合上下文的后续问题
MCP 协议支持：完全实现 MCP 规范，以便与 LLM 集成
强大的 API ：具有全面验证和错误处理的 RESTful API
矢量数据库集成：高效存储和检索问题模式
全面监控：使用 Prometheus 和 Grafana 实现性能指标和可观察性
生产就绪部署：具有多环境支持的 Kubernetes 部署配置
高可用性：水平 Pod 自动缩放器和 Pod 中断预算，确保生产可靠性
安全性：限制流量和保护应用程序的网络策略
文档
入门
先决条件
Python 3.10+
Docker 和 Docker Compose（用于本地开发）
Kubernetes 集群（用于生产部署）
PostgreSQL 15.4+
访问 Qdrant 实例
快速入门
最简单的开始方式是使用我们的初始化脚本：
该脚本将：
检查 Docker 是否正在运行
使用 Docker Compose 启动所有必要的容器
自动运行数据库迁移
提供有关如何访问应用程序的信息
该应用程序将在http://localhost:8001上可用
本地开发
克隆存储库
git clone https://github.com/your-organization/sequential-questioning.git cd sequential-questioning安装依赖项
pip install -e ".[dev]"设置环境变量
cp .env.example .env # Edit .env file with your configuration运行开发服务器
uvicorn app.main:app --reload
Docker 部署
数据库设置
如果您手动启动应用程序，请不要忘记运行数据库迁移：
Kubernetes 部署
开发环境
kubectl apply -k k8s/overlays/dev暂存环境
kubectl apply -k k8s/overlays/staging生产环境
kubectl apply -k k8s/overlays/prod
监控
访问 Prometheus 和 Grafana 仪表板进行监控：
CI/CD 管道
使用 GitHub Actions 实现自动化 CI/CD 管道：
持续集成：Linting、类型检查和测试
持续部署：自动部署到开发、准备和生产环境
部署验证：部署后自动检查
测试
运行测试套件：
运行性能测试：
故障排除
未创建数据库表
如果应用程序正在运行但数据库表不存在：
确保数据库容器正在运行
手动运行数据库迁移：
export DATABASE_URL="postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/postgres" bash scripts/run_migrations.sh
Pydantic 版本兼容性
如果遇到错误pydantic.errors.PydanticImportError: BaseSettings has been moved to the pydantic-settings package ，请确保：
pydantic-settings包包含在你的依赖项中您正在从
pydantic_settings导入BaseSettings，而不是直接从pydantic导入
该项目使用 Pydantic v2.x，它将BaseSettings移至单独的包中。
贡献
欢迎贡献！请参阅CONTRIBUTING.md获取相关指南。
执照
接触
如需支持或咨询，请联系support@example.com