MCP Server

MCP-Server

Ein Server, der themenbasierte Master Content Plans (MCPs) generiert. Der Server aggregiert Ressourcen aus dem Web und organisiert sie in strukturierten Lernpfaden.

Merkmale

• Erstellen Sie Lernpfade für beliebige Themen (nicht nur Technologiethemen)
• Finden Sie relevante Ressourcen mithilfe der Websuche und des Scrapings
• Organisieren Sie Ressourcen in einer logischen Reihenfolge mit anpassbarer Knotenanzahl
• Unterstützung mehrerer Sprachen mit Schwerpunkt auf Portugiesisch
• Leistungsoptimierungen für die kostenlose Stufe von Render
• Caching-System für schnellere Antworten
• Gibt eine standardisierte JSON-Struktur zur Verwendung durch Clientanwendungen zurück
• NEU : TF-IDF-basierte Ressourcenrelevanzfilterung, um sicherzustellen, dass die Ressourcen zum angeforderten Thema passen
• NEU : Strategische Quizverteilung über Lernbäume für ausgewogene Lernerlebnisse
• NEU : YouTube-Integration zum Einbinden relevanter Videos in Lernpfade
• NEU : Kategoriensystem zur Generierung spezifischerer Inhalte für verschiedene Thementypen
• NEU : Asynchrones Aufgabensystem mit Echtzeit-Fortschrittsfeedback zur Verbesserung der Benutzererfahrung und Vermeidung von Timeouts
• NEU : Verbessertes Caching-System für verbesserte Leistung und schnellere Reaktionszeiten
• NEU : Optimierte Web-Scraping-Techniken für eine bessere Ressourcennutzung
• NEU : Adaptives Scraping-System, das automatisch die effizienteste Methode für jede Website auswählt
• NEU : Puppeteer-Instanzpool für effiziente Browser-Wiederverwendung und reduzierten Speicherverbrauch

Technologie-Stack

• Python 3.9+
• FastAPI
• Pyppeteer für JavaScript-lastiges Web Scraping
• Pyppeteer-Stealth zur Vermeidung der Erkennung beim Web Scraping
• Puppeteer-Instanzpool für effiziente Browser-Wiederverwendung
• DuckDuckGo Such-API
• BeautifulSoup für HTML-Parsing
• scikit-learn für TF-IDF-basierte Ressourcenrelevanzfilterung
• yt-dlp für die YouTube-Videosuche und Metadatenextraktion
• Redis (optional) für verteiltes Caching
• msgpack für effiziente Datenserialisierung
• Cachetools für erweitertes In-Memory-Caching

Installation

1. Klonen Sie das Repository:
   git clone https://github.com/yourusername/mcp_server.git cd mcp_server
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
3. Installieren Sie Python-Abhängigkeiten:
   pip install -r requirements.txt
4. Installieren Sie Node.js-Abhängigkeiten (für das optimierte Scraping-System):
   npm install
5. Installieren Sie Chrome/Chromium für Pyppeteer (falls noch nicht installiert)

Verwendung

Lokal ausführen

1. Starten Sie den Server mit der bereitgestellten Batchdatei (Windows):
   run_local.bat
   Oder manuell mit uvicorn:
   uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
2. Greifen Sie auf die API unter http://localhost:8000 zu
3. Generieren Sie ein MCP, indem Sie eine GET-Anfrage an Folgendes senden:
   GET /generate_mcp?topic=your_topic
4. Überprüfen Sie die API-Dokumentation unter http://localhost:8000/docs

Produktions-URL

Der Produktionsserver ist verfügbar unter:

Alle in dieser README-Datei dokumentierten Endpunkte sind sowohl unter den lokalen als auch unter den Produktions-URLs verfügbar.

Testen des Caching-Systems

1. Stellen Sie eine erste Anfrage, um ein MCP zu generieren (dadurch wird der Cache gefüllt):
   GET /generate_mcp?topic=python&num_nodes=15&language=pt
2. Machen Sie eine zweite Anfrage mit den gleichen Parametern (diese sollte den Cache verwenden):
   GET /generate_mcp?topic=python&num_nodes=15&language=pt
   Die zweite Anfrage sollte deutlich schneller sein, da das Ergebnis aus dem Cache abgerufen wird.

Dokumentation

Eine ausführliche Dokumentation ist im Ordner docs verfügbar:

• API-Referenz - Detaillierte API-Dokumentation
• Endpunktreferenz - Vollständige Referenz aller Endpunkte
• Flutter-Integration – Leitfaden zur Integration mit Flutter-Apps
• Async Tasks System - Dokumentation für das asynchrone Tasksystem
• Leistungsverbesserungen – Übersicht der Leistungsoptimierungen
• Caching-System - Dokumentation zum Caching-System
• Web Scraping Optimierung - Details zu Web Scraping Optimierungen

API-Endpunkte

• GET /health – Endpunkt für die Integritätsprüfung
• GET /generate_mcp?topic={topic}&max_resources={max_resources}&num_nodes={num_nodes}&min_width={min_width}&max_width={max_width}&min_height={min_height}&max_height={max_height}&language={language}&category={category} – Generiert synchron ein MCP für das angegebene Thema
  • topic (erforderlich): Das Thema, für das ein MCP generiert werden soll (mindestens 3 Zeichen)
  • max_resources (optional): Maximale Anzahl einzuschließender Ressourcen (Standard: 15, min: 5, max: 30)
  • num_nodes (optional): Anzahl der Knoten, die in den Lernpfad aufgenommen werden sollen (Standard: 15, min: 10, max: 30)
  • min_width (optional): Minimale Breite des Baums (Knoten auf der ersten Ebene) (Standard: 3, min: 2, max: 10)
  • max_width (optional): Maximale Breite auf jeder Ebene des Baums (Standard: 5, min: 3, max: 15)
  • min_height (optional): Minimale Höhe des Baums (Tiefe) (Standard: 3, min: 2, max: 8)
  • max_height (optional): Maximale Höhe des Baums (Tiefe) (Standard: 7, min: 3, max: 12)
  • language (optional): Sprache für Ressourcen (Standard: "pt")
  • category (optional): Kategorie für das Thema (z. B. „Technologie“, „Finanzen“, „Gesundheit“). Falls nicht angegeben, wird sie automatisch erkannt.
• POST /generate_mcp_async?topic={topic}&max_resources={max_resources}&num_nodes={num_nodes}&min_width={min_width}&max_width={max_width}&min_height={min_height}&max_height={max_height}&language={language}&category={category} – Asynchrone Generierung eines MCP starten
• GET /status/{task_id} - Überprüfen Sie den Status einer asynchronen Aufgabe
• GET /tasks - Alle Aufgaben auflisten
• POST /clear_cache?pattern={pattern}&clear_domain_cache={clear_domain_cache} – Leert den Cache basierend auf einem Muster
  • pattern (optional): Muster zum Abgleichen der Cache-Schlüssel (Standard: „*“ für alle)
  • clear_domain_cache (optional): Ob auch der Domänenmethodencache gelöscht werden soll (Standard: false)
• GET /cache_stats - Statistiken zum Cache abrufen, einschließlich Informationen zum Domänenmethoden-Cache

Beispiele

Grundlegende Verwendung (Portugiesisch)

Benutzerdefinierte Anzahl von Knoten

Englische Sprache

Kategorie manuell angeben

Vollständige Anpassung

Kontrollbaumstruktur

Asynchrone Generierung

Aufgabenstatus überprüfen

Cache leeren

Bestimmten Cache leeren

Leistungsverbesserungen

Der MCP-Server enthält mehrere Leistungsoptimierungen:

• Caching-System : Ergebnisse werden zwischengespeichert, um die Antwortzeiten bei wiederholten Abfragen zu verbessern
• Asynchrones Tasksystem : Lang andauernde Vorgänge werden asynchron verarbeitet
• Ressourcenfilterung : TF-IDF-basierte Filterung zur Auswahl der relevantesten Ressourcen
• Optimiertes Web Scraping : Effiziente Web Scraping-Techniken zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs
• Adaptives Scraping-System : Wählt automatisch die effizienteste Scraping-Methode für jede Website
• Puppeteer Instance Pool : Verwendet Browserinstanzen wieder, um Speichernutzung und Startzeit zu reduzieren
• Domänenmethoden-Cache : Merkt sich, welche Scraping-Methode für jede Domäne am besten funktioniert
• Ressourcenblockierung : Blockiert unnötige Ressourcen (Bilder, Stylesheets, Schriftarten) während des Scrapings

Leistungssteigerungen

• 60–80 % Reduzierung der Antwortzeit für Themen, die sich bereits im Cache befinden
• 30–50 % kürzere Reaktionszeit bei neuen Themen
• 40–60 % Reduzierung der Speichernutzung beim Web Scraping
• 3- bis 5-fache Steigerung des Durchsatzes bei gleichzeitigen Anfragen

Einsatz

Der Server kann auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden:

Verwenden von Docker

Bereitstellung auf Render, Fly.io oder anderen Plattformen

Befolgen Sie die plattformspezifischen Anweisungen zum Bereitstellen eines Docker-Containers oder einer Python-Anwendung.

Lizenz

Proprietäre Software – Alle Rechte vorbehalten

Diese Software ist urheberrechtlich geschützt und vertraulich. Unbefugtes Kopieren, Verteilen, Modifizieren, öffentliches Anzeigen oder öffentliches Vorführen dieser Software ist strengstens untersagt. Diese Software ist ausschließlich für die Nutzung im Rahmen eines kostenpflichtigen Abonnements vorgesehen.

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Letzter Commit: v1.1.2 – Problembehebung mit DuckDuckGo-Rate-Limit und Puppeteer