知识库 MCP 服务器
该 MCP 服务器提供列出和检索来自不同知识库的内容的工具。
设置说明
这些说明假设您的系统上安装了 Node.js 和 npm。
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动安装 Claude Desktop 的知识库服务器：
手动安装
先决条件
克隆存储库：
git clone <repository_url> cd knowledge-base-mcp-server安装依赖项：
npm install配置环境变量：
服务器需要设置
HUGGINGFACE_API_KEY环境变量。这是 Hugging Face Inference API 的 API 密钥，用于生成知识库内容的嵌入。您可以从 Hugging Face 网站 ( https://huggingface.co/ ) 获取免费的 API 密钥。服务器需要设置
KNOWLEDGE_BASES_ROOT_DIR环境变量。此变量指定知识库子目录所在的目录。如果不设置此变量，则默认为$HOME/knowledge_bases，其中$HOME是当前用户的主目录。服务器支持使用
FAISS_INDEX_PATH环境变量来指定 FAISS 索引的路径。如果未设置，则默认为$HOME/knowledge_bases/.faiss。服务器支持
HUGGINGFACE_MODEL_NAME环境变量，用于指定用于生成嵌入的 Hugging Face 模型。如果未设置，则默认为sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2。您可以在
.bashrc或.zshrc文件中设置这些环境变量，也可以直接在 MCP 设置中设置。
构建服务器：
npm run build将服务器添加到 MCP 设置：
编辑位于
/home/jean/.vscode-server/data/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/的cline_mcp_settings.json文件。向
mcpServers对象添加以下配置：
"knowledge-base-mcp": { "command": "node", "args": [ "/path/to/knowledge-base-mcp-server/build/index.js" ], "disabled": false, "autoApprove": [], "env": { "KNOWLEDGE_BASES_ROOT_DIR": "/path/to/knowledge_bases", "HUGGINGFACE_API_KEY": "YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY", }, "description": "Retrieves similar chunks from the knowledge base based on a query." },将
/path/to/knowledge-base-mcp-server替换为服务器目录的实际路径。将
/path/to/knowledge_bases替换为知识库目录的实际路径。
创建知识库目录：
在
KNOWLEDGE_BASES_ROOT_DIR中为每个知识库创建子目录（例如company、it_support、onboarding）。将包含知识库内容的文本文件（例如
.txt、.md）放在这些子目录中。
服务器递归读取指定知识库子目录内的所有文本文件（例如
.txt、.md）。服务器跳过隐藏文件和目录（以
.开头的文件和目录）。对于每个文件，服务器都会计算 SHA256 哈希值，并将其存储在隐藏的
.index子目录中的同名文件中。此哈希值用于确定文件自上次索引以来是否被修改过。使用
langchain/text_splitter中的MarkdownTextSplitter将文件内容分割成块。然后将每个块的内容添加到 FAISS 索引中，用于相似性搜索。
FAISS 索引在服务器启动时自动初始化。它会检查知识库文件中的变化并相应地更新索引。
Related MCP server: FastGPT Knowledge Base MCP
用法
该服务器公开了两个工具：
list_knowledge_bases：列出可用的知识库。retrieve_knowledge知识库 (retrieve_knowledge)：根据查询从知识库中检索相似的块。（可选）如果指定了知识库，则仅搜索该知识库；否则，将考虑所有可用的知识库。默认情况下，最多返回 10 个得分低于阈值 2 的文档块。可以使用threshold参数设置其他阈值。
您可以通过 MCP 界面使用这些工具。
retrieve_knowledge工具使用 FAISS 索引执行语义搜索。当服务器启动或知识库中的文件被修改时，索引会自动更新。
retrieve_knowledge工具的输出是 markdown 格式的字符串，具有以下结构：
每个结果包括最相似的块的内容、源文件和相似度分数。