FastGPT Knowledge Base MCP

# 知识库管理MCP服务器 v2.0 一个专为 **FastGPT** 设计的知识库管理工具，基于 FastMCP 构建，提供智能的知识库搜索和管理功能。支持自适应查找知识，帮助 AI 助手更好地理解和检索相关信息。 ## 🌟 核心特性 ### 🎯 自适应知识查找 - **智能关键词扩展**: 自动将核心词扩展为同义词、相关词、上下文词 - **多层级搜索策略**: 从精确匹配到模糊搜索的渐进式查找 - **跨数据集并行搜索**: 同时在多个知识库中查找相关信息 - **深度文件夹探索**: 自动发现深层目录中的知识库资源 ### 🔧 丰富的工具集 - **目录树浏览**: 快速了解知识库结构和可用数据集 - **精确搜索**: 在指定数据集中进行高精度内容检索 - **批量搜索**: 跨多个数据集的并行搜索和结果汇总 - **完整内容查看**: 获取文档的完整内容和详细信息 - **文件夹深度探索**: 发现和访问嵌套文件夹中的资源 ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 本项目使用 `uv` 进行依赖管理： ```bash # 安装 uv（如果尚未安装） curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装项目依赖 uv sync ``` ### 2. 配置环境 复制配置文件并根据需要修改： ```bash cp config.env.example .env ``` 在 `.env` 文件中配置您的设置： ```bash # 知识库配置 DEFAULT_PARENT_ID=your-parent-id # API配置 API_BASE_URL=http://your-api-domain.com API_TOKEN=your-api-token # MCP服务器配置 MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0 MCP_SERVER_PORT=18007 ``` ### 3. 启动服务器 ```bash # 使用 uv 运行 uv run python main.py # 或者激活虚拟环境后运行 source .venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 .venv\Scripts\activate # Windows python main.py ``` 服务器将在配置的端口启动（默认 `http://0.0.0.0:18007`），SSE端点为 `http://0.0.0.0:18007/sse` ## 🔗 FastGPT 集成配置 ### MCP 客户端配置 在 FastGPT 的 MCP 配置中添加以下设置： ```json { "name": "知识库管理工具", "url": "http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=YOUR_PARENT_ID", "description": "智能知识库搜索和管理工具" } ``` ### 🔑 ParentId 配置说明 `parentId` 是知识库访问的关键标识符，有两种配置方式： #### 方式1: URL参数配置（推荐） 在 MCP 配置的 URL 中直接指定： ``` http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=your-specific-parent-id ``` #### 方式2: 默认配置 在 `.env` 文件中设置默认值： ```bash DEFAULT_PARENT_ID=your-default-parent-id ``` **智能切换机制**: - 系统会自动检测 URL 中的 `parentId` 参数变化 - 支持会话级别的 `parentId` 存储和管理 - 当 URL 参数变化时，自动更新当前会话的知识库访问权限 ## 🛠️ 可用工具 ### 1. 📁 get_dataset_tree 获取知识库目录树，浏览所有可用的数据集和文件夹。 ```python # 基础用法 get_dataset_tree() # 带过滤的用法 get_dataset_tree(search_value="网络管理 系统", deep=6) ``` ### 2. 🔍 search_dataset 在指定数据集中进行精确搜索。 ```python search_dataset( dataset_id="dataset-123", text="用户权限管理", limit=10 ) ``` ### 3. 🔍 multi_dataset_search 跨多个数据集的并行搜索。 ```python multi_dataset_search( dataset_ids=["dataset-1", "dataset-2", "dataset-3"], query="系统配置", limit_per_dataset=5 ) ``` ### 4. 📄 view_collection_content 查看文档的完整内容。 ```python view_collection_content( collection_id="collection-456", page_size=50 ) ``` ### 5. 🎯 expand_search_keywords 智能关键词扩展，提升搜索效果。 ```python expand_search_keywords( original_query="用户管理", expansion_type="comprehensive" ) ``` ### 6. 📂 explore_folder_contents 深入探索文件夹内容，发现嵌套资源。 ```python explore_folder_contents( folder_id="folder-789", search_value="配置文档", deep=8 ) ``` ## 🧠 智能搜索策略 ### 自适应查找流程 1. **关键词扩展**: 使用 `expand_search_keywords` 生成相关词汇 2. **目录探索**: 通过 `get_dataset_tree` 发现相关数据集 3. **精确搜索**: 使用 `search_dataset` 在目标数据集中搜索 4. **批量搜索**: 通过 `multi_dataset_search` 扩大搜索范围 5. **深度查看**: 使用 `view_collection_content` 获取完整信息 ### 最佳实践 ```python # 1. 首先扩展关键词 expanded = expand_search_keywords("用户权限", "comprehensive") # 2. 探索相关数据集 tree = get_dataset_tree("用户 权限 管理", deep=5) # 3. 多数据集并行搜索 results = multi_dataset_search( dataset_ids=["found-dataset-1", "found-dataset-2"], query="用户权限管理配置", limit_per_dataset=8 ) # 4. 查看详细内容 content = view_collection_content("relevant-collection-id") ``` ## 📊 功能特点 ### 🎯 智能化 - 自动关键词扩展和语义理解 - 渐进式搜索策略，从精确到模糊 - 智能结果排序和相关性评分 ### ⚡ 高性能 - 并行搜索多个数据集 - 异步处理提升响应速度 - 智能缓存和会话管理 ### 🔧 易用性 - 统一的API接口设计 - 详细的错误提示和日志 - 灵活的参数配置 ### 🛡️ 可靠性 - 完善的异常处理机制 - 会话级别的状态管理 - 自动重试和容错处理 ## 📝 日志和调试 服务器提供详细的日志信息，包括： - 🔑 ParentId 使用和切换记录 - 🔍 搜索请求和结果统计 - ⚡ 性能监控和错误追踪 - 📊 工具使用情况分析 ## 🤝 与 FastGPT 的协同 这个工具专为 FastGPT 设计，提供： 1. **智能知识检索**: 帮助 AI 快速找到相关信息 2. **上下文理解**: 通过关键词扩展提升理解能力 3. **多源信息整合**: 跨数据集搜索提供全面视角 4. **动态知识库切换**: 通过 parentId 灵活访问不同知识库 ## 🔧 技术架构 - **框架**: FastMCP (基于 FastAPI) - **传输协议**: Server-Sent Events (SSE) - **异步处理**: asyncio 并发处理 - **会话管理**: 基于客户端ID的状态存储 - **API集成**: RESTful API 客户端 ## 📞 支持和反馈 如有问题或建议，请通过以下方式联系： - 查看日志文件获取详细错误信息 - 检查 `.env` 配置文件是否正确 - 确认 API 连接和 parentId 设置 - 使用 `uv run python main.py` 启动服务器 --- **让 AI 更智能地管理和检索知识！** 🚀