Writer MCP

# 📄 项目设计文档：MCP Server for Novel Character Knowledge Base ## 一、项目背景 目标是搭建一个基于 FastMCP、pydanticAI、PostgreSQL 的 MCP Server，用于存储、管理和检索小说人物的性格、身份、故事背景等知识碎片。系统支持通过 AI 自动生成人物标签，支持向量化模糊检索，适配后续小说创作、查询、管理等需求。 --- ## 二、技术选型 | 技术 | 用途 | | -------------------------- | -------------------- | | FastMCP | 构建 MCP Server | | pydanticAI | 提供 AI Prompt 调用与结构校验 | | PostgreSQL + pgvector | 存储知识碎片与向量数据 | | OpenAI / Claude API | 生成标签（可后期考虑本地模型） | | Python (FastAPI / FastMCP) | 后端开发语言与框架 | --- ## 三、系统架构 ``` +-------------------+ +-------------------+ | MCP Client | ---> | FastMCP Server | +-------------------+ +-------------------+ | ▼ +-------------------+ | PostgreSQL + | | pgvector | +-------------------+ ▲ | +----------------------+ | pydanticAI / OpenAI | | AI 标签生成与向量计算 | +----------------------+ ``` --- ## 四、核心数据结构设计 ### 1. Character 表（人物信息） | 字段 | 类型 | 说明 | | ----------- | --------- | --------------- | | id | UUID | 主键 | | name | TEXT | 人物名称 | | aliases | TEXT\[] | 别名 | | tags | TEXT\[] | 人物标签（可 AI 自动生成） | | created\_at | TIMESTAMP | 创建时间 | | updated\_at | TIMESTAMP | 更新时间 | --- ### 2. CharacterFact 表（人物知识碎片） | 字段 | 类型 | 说明 | | ------------- | ------------ | --------------- | | id | UUID | 主键 | | character\_id | UUID | 外键 | | fact\_type | TEXT | 知识类型（性格、身份、背景等） | | content | TEXT | 描述内容 | | source | TEXT | 来源章节 | | tags | TEXT\[] | 手工或 AI 生成标签 | | embedding | VECTOR(1536) | 向量数据 | | created\_at | TIMESTAMP | 创建时间 | | updated\_at | TIMESTAMP | 更新时间 | --- ### 3. CharacterRelation 表（可选，人物关系图） | 字段 | 类型 | 说明 | | --------------------- | ------------ | --------------- | | id | UUID | 主键 | | source\_character\_id | UUID | 关系源人物 | | target\_character\_id | UUID | 关系目标人物 | | relation\_type | TEXT | 关系类型（朋友、敌人、爱人等） | | description | TEXT | 关系描述 | | embedding | VECTOR(1536) | 向量数据 | | created\_at | TIMESTAMP | 创建时间 | | updated\_at | TIMESTAMP | 更新时间 | --- ## 五、MCP Tools 设计 ### 1. 人物管理工具 #### create_character 创建新人物 **输入参数：** ```json { "name": "李青", "aliases": ["青帮少主", "双刀李青"], "description": "出身青帮，性格冷静果断，擅长双刀" } ``` **输出：** ```json { "character_id": "uuid-string", "name": "李青", "tags": ["冷静", "果断", "武功高强", "青帮"], "created_at": "2024-01-01T00:00:00Z" } ``` #### search_characters 搜索人物 **输入参数：** ```json { "query": "性格冷静的人物", "filters": { "tags": ["冷静"], "fact_types": ["性格"] }, "limit": 10 } ``` ### 2. 知识碎片管理工具 #### add_character_fact 添加人物知识碎片 **输入参数：** ```json { "character_id": "uuid-string", "fact_type": "性格", "content": "李青在面对危险时总是保持冷静，从不慌乱", "source": "第三章：青帮风云", "tags": ["冷静", "勇敢"] } ``` #### search_facts 搜索知识碎片 **输入参数：** ```json { "query": "李青的武功如何？", "character_names": ["李青"], "fact_types": ["武功", "技能"], "similarity_threshold": 0.8 } ``` ### 3. AI 辅助工具 #### generate_character_tags AI 自动生成人物标签 **输入参数：** ```json { "description": "李青出身青帮，性格冷静果断，擅长双刀，少年时与赵云青结义。" } ``` **输出：** ```json { "tags": ["冷静", "果断", "武功高强", "青帮", "义气", "双刀"], "confidence_scores": { "冷静": 0.95, "果断": 0.92, "武功高强": 0.88 } } ``` #### analyze_character_relationships 分析人物关系 **输入参数：** ```json { "character_ids": ["uuid-1", "uuid-2"], "context": "根据现有的知识碎片分析两人关系" } ``` --- ## 六、数据库设计详细说明 ### 1. 数据库表结构 SQL #### Character 表 ```sql CREATE TABLE characters ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), name TEXT NOT NULL, aliases TEXT[] DEFAULT '{}', tags TEXT[] DEFAULT '{}', description TEXT, created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(), updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW() ); -- 索引 CREATE INDEX idx_characters_name ON characters USING gin(name gin_trgm_ops); CREATE INDEX idx_characters_tags ON characters USING gin(tags); CREATE INDEX idx_characters_aliases ON characters USING gin(aliases); CREATE INDEX idx_characters_created_at ON characters(created_at); ``` #### CharacterFact 表 ```sql CREATE TABLE character_facts ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), character_id UUID NOT NULL REFERENCES characters(id) ON DELETE CASCADE, fact_type TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, source TEXT, tags TEXT[] DEFAULT '{}', embedding VECTOR(1536), created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(), updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW() ); -- 索引 CREATE INDEX idx_character_facts_character_id ON character_facts(character_id); CREATE INDEX idx_character_facts_fact_type ON character_facts(fact_type); CREATE INDEX idx_character_facts_tags ON character_facts USING gin(tags); CREATE INDEX idx_character_facts_content ON character_facts USING gin(content gin_trgm_ops); CREATE INDEX idx_character_facts_embedding ON character_facts USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100); ``` #### CharacterRelation 表 ```sql CREATE TABLE character_relations ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), source_character_id UUID NOT NULL REFERENCES characters(id) ON DELETE CASCADE, target_character_id UUID NOT NULL REFERENCES characters(id) ON DELETE CASCADE, relation_type TEXT NOT NULL, description TEXT, embedding VECTOR(1536), created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(), updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(), CONSTRAINT no_self_relation CHECK (source_character_id != target_character_id) ); -- 索引 CREATE INDEX idx_character_relations_source ON character_relations(source_character_id); CREATE INDEX idx_character_relations_target ON character_relations(target_character_id); CREATE INDEX idx_character_relations_type ON character_relations(relation_type); CREATE INDEX idx_character_relations_embedding ON character_relations USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100); ``` ### 2. 数据库扩展和配置 ```sql -- 启用必要的扩展 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp"; CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pg_trgm"; CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "vector"; -- 创建更新时间触发器函数 CREATE OR REPLACE FUNCTION update_updated_at_column() RETURNS TRIGGER AS $$ BEGIN NEW.updated_at = NOW(); RETURN NEW; END; $$ language 'plpgsql'; -- 为所有表添加更新时间触发器 CREATE TRIGGER update_characters_updated_at BEFORE UPDATE ON characters FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column(); CREATE TRIGGER update_character_facts_updated_at BEFORE UPDATE ON character_facts FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column(); CREATE TRIGGER update_character_relations_updated_at BEFORE UPDATE ON character_relations FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column(); ``` ### 3. 性能优化策略 #### 向量检索优化 - 使用 IVFFlat 索引进行近似最近邻搜索 - 根据数据量调整 lists 参数（建议为行数的平方根） - 定期运行 `VACUUM ANALYZE` 更新统计信息 #### 全文检索优化 - 使用 pg_trgm 扩展支持模糊匹配 - 为文本字段创建 GIN 索引 - 考虑使用 PostgreSQL 的全文搜索功能 #### 查询优化 - 使用连接池减少连接开销 - 实现查询结果缓存 - 对频繁查询的字段组合创建复合索引 --- ## 七、API 设计规范 ### 1. RESTful API 端点 #### 人物管理 ``` GET /api/v1/characters # 获取人物列表 POST /api/v1/characters # 创建新人物 GET /api/v1/characters/{id} # 获取特定人物 PUT /api/v1/characters/{id} # 更新人物信息 DELETE /api/v1/characters/{id} # 删除人物 GET /api/v1/characters/search # 搜索人物 ``` #### 知识碎片管理 ``` GET /api/v1/characters/{id}/facts # 获取人物的知识碎片 POST /api/v1/characters/{id}/facts # 添加知识碎片 PUT /api/v1/facts/{id} # 更新知识碎片 DELETE /api/v1/facts/{id} # 删除知识碎片 GET /api/v1/facts/search # 搜索知识碎片 ``` #### 人物关系管理 ``` GET /api/v1/characters/{id}/relations # 获取人物关系 POST /api/v1/relations # 创建人物关系 PUT /api/v1/relations/{id} # 更新关系 DELETE /api/v1/relations/{id} # 删除关系 ``` ### 2. 响应格式标准 #### 成功响应 ```json { "success": true, "data": { // 实际数据 }, "meta": { "total": 100, "page": 1, "per_page": 20 } } ``` #### 错误响应 ```json { "success": false, "error": { "code": "VALIDATION_ERROR", "message": "输入数据验证失败", "details": { "field": "name", "reason": "人物名称不能为空" } } } ``` --- ## 八、开发计划与任务拆解 ### 第一阶段：基础搭建（预计 1 周） #### 1.1 项目初始化 - [x] 创建项目目录结构 - [ ] 初始化 Python 项目（pyproject.toml） - [ ] 配置 Python 开发环境 - [ ] 设置 ruff、black 和 mypy - [ ] 配置 Git 仓库和 .gitignore #### 1.2 数据库环境搭建 - [ ] 安装 PostgreSQL（本地开发环境） - [ ] 创建数据库和用户 - [ ] 安装必要的 PostgreSQL 扩展 - [ ] uuid-ossp - [ ] pg_trgm - [ ] vector（pgvector） - [ ] 执行数据库表创建脚本 - [ ] 验证数据库连接和基本操作 #### 1.3 基础依赖安装 - [ ] 安装 MCP SDK - [ ] 安装数据库相关依赖（psycopg2-binary, pgvector） - [ ] 安装向量处理库 - [ ] 安装开发工具依赖 #### 1.4 项目结构设计 ``` writer-mcp/ ├── src/ │ ├── writer_mcp/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── server.py # MCP 服务器入口 │ │ ├── database/ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── connection.py # 数据库连接 │ │ │ ├── migrations/ # 数据库迁移文件 │ │ │ └── models/ # 数据模型 │ │ ├── tools/ # MCP 工具实现 │ │ │ └── __init__.py │ │ ├── services/ # 业务逻辑服务 │ │ │ └── __init__.py │ │ ├── utils/ # 工具函数 │ │ │ └── __init__.py │ │ └── schemas/ # Pydantic 数据模型 │ │ └── __init__.py ├── tests/ # 测试文件 ├── docs/ # 文档 ├── scripts/ # 脚本文件 ├── pyproject.toml # 项目配置和依赖 └── .env.example # 环境变量示例 ``` * [ ] 1.1 FastMCP Server 项目初始化 * [ ] 1.2 PostgreSQL + pgvector 安装与基础配置 * [ ] 1.3 建立 Character、CharacterFact、CharacterRelation 表 * [ ] 1.4 FastMCP 基础路由设计（CRUD） ### 第二阶段：核心功能开发（预计 2 周） #### 2.1 数据模型实现（2-3 天） - [ ] 实现 Character 模型类 - [ ] 基础 CRUD 操作 - [ ] 数据验证逻辑 - [ ] 搜索功能实现 - [ ] 实现 CharacterFact 模型类 - [ ] 知识碎片的增删改查 - [ ] 向量嵌入生成和存储 - [ ] 语义搜索功能 - [ ] 实现 CharacterRelation 模型类 - [ ] 关系的创建和管理 - [ ] 关系查询和遍历 #### 2.2 MCP 工具实现（4-5 天） - [ ] 人物管理工具 - [ ] `create_character` 工具 - [ ] 输入验证 - [ ] 数据库操作 - [ ] 错误处理 - [ ] `search_characters` 工具 - [ ] 多种搜索模式（精确、模糊、标签） - [ ] 分页支持 - [ ] 结果排序 - [ ] 知识碎片管理工具 - [ ] `add_character_fact` 工具 - [ ] 向量嵌入生成 - [ ] 自动标签提取 - [ ] 重复检测 - [ ] `search_facts` 工具 - [ ] 语义搜索实现 - [ ] 相关性评分 - [ ] 结果聚合 #### 2.3 向量嵌入服务（2-3 天） - [ ] OpenAI Embeddings API 集成 - [ ] API 客户端封装 - [ ] 错误重试机制 - [ ] 速率限制处理 - [ ] 向量相似度搜索 - [ ] 余弦相似度计算 - [ ] 批量向量查询优化 - [ ] 搜索结果缓存 ### 第三阶段：高级功能开发（预计 1.5 周） #### 3.1 人物关系系统（3-4 天） - [ ] 关系类型定义和管理 - [ ] 预定义关系类型（家庭、朋友、敌对等） - [ ] 自定义关系类型支持 - [ ] 关系强度和方向性 - [ ] 关系查询功能 - [ ] 直接关系查询 - [ ] 间接关系发现（2-3 度关系） - [ ] 关系路径分析 - [ ] 关系图谱数据准备 - [ ] 图数据结构生成 - [ ] 可视化数据格式输出 #### 3.2 AI 辅助功能（2-3 天） - [ ] `generate_character_tags` 工具 - [ ] 基于描述的标签生成 - [ ] 标签去重和标准化 - [ ] 置信度评分 - [ ] `analyze_character_relationships` 工具 - [ ] 关系强度分析 - [ ] 潜在关系推荐 - [ ] 关系冲突检测 #### 3.3 性能优化（1-2 天） - [ ] 数据库查询优化 - [ ] 查询计划分析 - [ ] 索引优化 - [ ] 连接池配置 - [ ] 缓存机制实现 - [ ] Redis 集成（可选） - [ ] 内存缓存策略 - [ ] 缓存失效机制 ### 第四阶段：测试与部署（预计 1 周） #### 4.1 测试体系建设（3-4 天） - [ ] 单元测试 - [ ] 数据模型测试 - [ ] 工具函数测试 - [ ] 服务层测试 - [ ] 集成测试 - [ ] MCP 工具端到端测试 - [ ] 数据库集成测试 - [ ] API 集成测试 - [ ] 性能测试 - [ ] 向量搜索性能测试 - [ ] 并发访问测试 - [ ] 内存使用分析 #### 4.2 文档和部署（2-3 天） - [ ] 用户文档编写 - [ ] 安装指南 - [ ] 使用教程 - [ ] API 参考文档 - [ ] 部署准备 - [ ] Docker 容器化 - [ ] 环境配置文档 - [ ] 部署脚本编写 - [ ] 发布准备 - [ ] 版本标记 - [ ] 发布说明 - [ ] 示例数据准备 ### 第五阶段：系统完善与优化（预计 0.5 周） - [ ] 5.1 系统集成测试 - [ ] 5.2 性能调优和监控 - [ ] 5.3 文档完善和示例补充 - [ ] 5.4 最终验收和发布准备 --- ## 九、时间表建议 **总预计开发时间：5.5 周** ### 详细时间分配 | 阶段 | 时间 | 主要任务 | 关键里程碑 | |------|------|----------|------------| | 第一阶段 | 1 周 | 基础搭建 | 项目框架完成，数据库可用 | | 第二阶段 | 2 周 | 核心功能开发 | MCP 工具基本可用 | | 第三阶段 | 1.5 周 | 高级功能开发 | AI 辅助功能完成 | | 第四阶段 | 1 周 | 测试与部署 | 系统可部署使用 | | 第五阶段 | 0.5 周 | 系统完善 | 最终发布版本 | ### 关键节点检查 #### 第 1 周末检查点 - [ ] 数据库连接正常 - [ ] 基础 MCP 服务器可启动 - [ ] 项目结构清晰 #### 第 3 周末检查点 - [ ] 人物和知识碎片的基本 CRUD 功能完成 - [ ] 向量搜索功能可用 - [ ] 基础 MCP 工具测试通过 #### 第 4.5 周末检查点 - [ ] 所有 MCP 工具功能完整 - [ ] AI 辅助功能可用 - [ ] 性能满足基本要求 #### 第 5.5 周末检查点 - [ ] 所有测试通过 - [ ] 文档完整 - [ ] 可部署使用 ### 风险控制 #### 技术风险 - **向量数据库性能**：预留额外时间进行性能调优 - **AI API 限制**：准备备用方案（本地模型） - **MCP 协议变更**：关注官方更新，及时适配 #### 时间风险 - **功能复杂度超预期**：优先实现核心功能，次要功能可后续迭代 - **测试时间不足**：采用 TDD 开发模式，边开发边测试 - **文档编写延期**：在开发过程中同步编写文档 --- ## 十、后续可扩展方向 ### 1. 高级 AI 功能 #### 1.1 智能分析功能 - **人物性格分析**：基于知识碎片分析人物性格特征 - 使用心理学模型（如大五人格） - 生成性格雷达图 - 提供性格发展建议 - **情节一致性检查**：检查人物行为是否符合设定 - 行为模式学习 - 异常行为检测 - 一致性评分 - **对话风格生成**：为每个人物生成独特的对话模式 - 语言风格分析 - 词汇偏好学习 - 对话模板生成 #### 1.2 创作辅助功能 - **情节生成器**：基于人物关系生成情节建议 - **冲突预测**：预测可能的人物冲突点 - **角色弧线分析**：分析人物发展轨迹 ### 2. 可视化功能 #### 2.1 交互式图表 - **人物关系图谱**： - 力导向图布局 - 关系强度可视化 - 交互式节点操作 - **时间线视图**： - 人物发展历程 - 重要事件标记 - 时间轴缩放 - **知识地图**： - 主题聚类展示 - 热力图显示 - 钻取功能 #### 2.2 数据仪表板 - **统计概览**：人物数量、关系数量、知识碎片统计 - **活跃度分析**：最近更新的人物和关系 - **完整度评估**：人物设定完整度评分 ### 3. 协作功能 #### 3.1 多用户系统 - **用户权限管理**：读者、编辑者、管理员角色 - **实时协作**：多人同时编辑 - **变更追踪**：记录所有修改历史 #### 3.2 版本控制 - **分支管理**：支持不同版本的人物设定 - **合并冲突解决**：智能合并建议 - **回滚功能**：快速恢复到历史版本 #### 3.3 社交功能 - **评论系统**：对人物设定进行讨论 - **标注功能**：重要信息高亮标记 - **通知系统**：变更通知和提醒 ### 4. 集成与扩展 #### 4.1 外部工具集成 - **写作工具集成**： - Scrivener 插件 - Notion 数据库同步 - Google Docs 扩展 - **AI 工具集成**： - ChatGPT 插件 - Claude 集成 - 本地 LLM 支持 #### 4.2 数据导入导出 - **文本解析**：从现有作品自动提取人物信息 - **格式支持**： - JSON/YAML 导出 - CSV 批量导入 - Markdown 文档生成 - **API 接口**：提供 RESTful API 供第三方调用 ### 5. 性能与扩展性 #### 5.1 性能优化 - **分布式部署**：支持多节点部署 - **缓存策略**：多级缓存优化 - **异步处理**：后台任务队列 #### 5.2 数据管理 - **数据备份**：自动备份和恢复 - **数据迁移**：版本升级数据迁移 - **数据清理**：过期数据自动清理 ### 6. 商业化方向 #### 6.1 SaaS 服务 - **云端部署**：提供在线服务 - **订阅模式**：按功能和用量收费 - **企业版本**：团队协作增强功能 #### 6.2 生态建设 - **插件市场**：第三方插件支持 - **模板库**：预设人物模板 - **社区建设**：用户交流平台 --- ## 十一、技术选型详细说明 ### 1. 核心技术栈 #### 后端框架 - **Python 3.11+** - 优势：简洁语法、丰富的 AI/ML 生态、与 MCP 协议兼容性好 - 版本：Python 3.11+ - 类型提示支持：mypy 静态类型检查 #### MCP 框架 - **mcp Python SDK** - 官方 Python SDK，稳定性和兼容性最佳 - 支持工具注册和消息处理 - 内置错误处理和验证 #### 数据库 - **PostgreSQL 15+** - 优势：成熟稳定、支持 JSON、强大的索引功能 - **pgvector 扩展**：原生向量存储和检索 - **pg_trgm 扩展**：模糊文本搜索 #### AI 服务 - **OpenAI API** - text-embedding-3-small：性价比高的嵌入模型 - GPT-4：用于标签生成和关系分析 - 备选：Azure OpenAI Service ### 2. 开发工具链 #### 代码质量 - **ruff**：快速的 Python 代码检查和格式化工具 - **black**：代码格式化 - **mypy**：静态类型检查 - **pre-commit**：Git hooks 管理 #### 测试框架 - **pytest**：单元测试和集成测试 - **httpx**：异步 HTTP 客户端测试 - **testcontainers**：数据库容器测试 #### 开发工具 - **uvicorn**：ASGI 服务器（如需要 web 接口） - **poetry**：依赖管理和打包 - **watchdog**：文件变化监控和自动重启 ### 3. 依赖管理 #### 核心依赖 (pyproject.toml) ```toml [tool.poetry.dependencies] python = "^3.11" mcp = "^1.0.0" psycopg2-binary = "^2.9.0" openai = "^1.0.0" pydantic = "^2.0.0" python-dotenv = "^1.0.0" numpy = "^1.24.0" pgvector = "^0.2.0" [tool.poetry.group.dev.dependencies] pytest = "^7.0.0" pytest-asyncio = "^0.21.0" mypy = "^1.0.0" ruff = "^0.1.0" black = "^23.0.0" pre-commit = "^3.0.0" testcontainers = "^3.7.0" httpx = "^0.25.0" ``` ### 4. 架构模式 #### 分层架构 ``` ┌─────────────────┐ │ MCP Tools │ # MCP 工具层 ├─────────────────┤ │ Services │ # 业务逻辑层 ├─────────────────┤ │ Models │ # 数据模型层 ├─────────────────┤ │ Database │ # 数据访问层 └─────────────────┘ ``` #### 设计模式 - **Repository 模式**：数据访问抽象 - **Service 模式**：业务逻辑封装 - **Factory 模式**：对象创建管理 - **Strategy 模式**：搜索策略切换 ### 5. 配置管理 #### 环境变量 ```bash # 数据库配置 DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/writer_mcp DATABASE_POOL_SIZE=10 # OpenAI 配置 OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_MODEL=gpt-4 OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small # 应用配置 PYTHON_ENV=development LOG_LEVEL=info CACHE_TTL=3600 ``` #### 配置文件结构 ```python # src/writer_mcp/config.py from pydantic import BaseSettings from typing import Optional class Settings(BaseSettings): database_url: str database_pool_size: int = 10 openai_api_key: str openai_model: str = "gpt-4" openai_embedding_model: str = "text-embedding-3-small" python_env: str = "development" log_level: str = "info" cache_ttl: int = 3600 class Config: env_file = ".env" case_sensitive = False settings = Settings() ``` #### 配置验证 - 使用 Pydantic 进行配置验证 - 启动时检查必需的环境变量 - 提供默认值和错误提示 --- ## 十二、总结 ### 项目价值 本项目旨在为小说创作者提供一个智能化的人物知识库管理系统，通过 MCP 协议与 AI 写作工具无缝集成。主要价值包括： 1. **提升创作效率**：快速检索人物信息，避免设定冲突 2. **增强创作质量**：AI 辅助分析，提供专业建议 3. **简化管理流程**：自动化标签生成，智能关系分析 4. **支持协作创作**：多人共享知识库，版本控制 ### 技术亮点 1. **向量语义搜索**：基于 pgvector 的高性能语义检索 2. **AI 深度集成**：多种 AI 功能增强用户体验 3. **MCP 协议支持**：与主流 AI 工具无缝集成 4. **可扩展架构**：模块化设计，易于功能扩展 ### 成功指标 #### 功能指标 - [ ] 支持 1000+ 人物管理 - [ ] 向量搜索响应时间 < 100ms - [ ] AI 标签生成准确率 > 85% - [ ] 系统可用性 > 99% #### 用户体验指标 - [ ] 工具响应时间 < 2s - [ ] 搜索结果相关性 > 90% - [ ] 用户满意度 > 4.5/5 ### 风险与挑战 #### 技术风险 - **向量数据库性能**：大规模数据下的查询优化 - **AI API 依赖**：服务稳定性和成本控制 - **数据一致性**：并发操作下的数据完整性 #### 应对策略 - **性能监控**：实时监控关键指标 - **降级方案**：AI 服务不可用时的备用策略 - **数据备份**：定期备份和恢复测试 ### 下一步行动 1. **立即开始**：按照开发计划启动项目 2. **持续迭代**：根据用户反馈不断优化 3. **社区建设**：建立用户社区，收集需求 4. **生态扩展**：与更多写作工具集成 --- **文档版本**：v1.0 **最后更新**：2024年12月 **维护者**：项目开发团队 > 本设计文档将随着项目进展持续更新，欢迎提出建议和改进意见。