Servidor de análisis de chat de MCP

Name: MCP Chat Analysis Server
Author: rebots-online

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite el análisis semántico de conversaciones de chat mediante incrustaciones vectoriales y grafos de conocimiento. Este servidor proporciona herramientas para analizar datos de chat, realizar búsquedas semánticas, extraer conceptos y analizar patrones de conversación.

Características principales

🔍 Búsqueda semántica : Encuentra mensajes y conversaciones relevantes usando similitud vectorial
🕸️ Gráfico de conocimiento : navegue por las relaciones entre mensajes, conceptos y temas
📊 Análisis de conversaciones : analiza patrones, métricas y dinámicas de conversaciones
🔄 Importación flexible : Compatibilidad con varios formatos de exportación de chat
🚀 Integración con MCP : Fácil integración con Claude y otros sistemas compatibles con MCP

Related MCP server: OpenRouter MCP Multimodal Server

Inicio rápido

# Install the package pip install mcp-chat-analysis-server # Set up configuration cp config.example.yml config.yml # Edit config.yml with your database settings # Run the server python -m mcp_chat_analysis.server

Integración MCP

Añade a tu claude_desktop_config.json :

{ "mcpServers": { "chat-analysis": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_chat_analysis.server"], "env": { "QDRANT_URL": "http://localhost:6333", "NEO4J_URL": "bolt://localhost:7687", "NEO4J_USER": "neo4j", "NEO4J_PASSWORD": "your-password" } } } }

Herramientas disponibles

importar_conversaciones

Importar y analizar conversaciones de chat

{ "source_path": "/path/to/export.zip", "format": "openai_native" # or html, markdown, json }

búsqueda semántica

Buscar conversaciones por similitud semántica

{ "query": "machine learning applications", "limit": 10, "min_score": 0.7 }

analizar_métricas

Analizar métricas de conversación

{ "conversation_id": "conv-123", "metrics": [ "message_frequency", "response_times", "topic_diversity" ] }

extraer_conceptos

Extraer y analizar conceptos

{ "conversation_id": "conv-123", "min_relevance": 0.5, "max_concepts": 10 }

Arquitectura

Consulte ARCHITECTURE.md para obtener diagramas detallados y documentación de:

Componentes e interacciones del sistema
Flujo de datos y canalización de procesamiento
Esquema de almacenamiento y operaciones vectoriales
Mecanismo de integración de herramientas

Prerrequisitos

Python 3.8+
Base de datos Neo4j para el almacenamiento de gráficos de conocimiento
Base de datos vectorial Qdrant para búsqueda semántica
transformadores de oraciones para incrustaciones

Instalación

Instalar el paquete:

pip install mcp-chat-analysis-server

Configurar bases de datos:

# Using Docker (recommended) docker compose up -d

Configurar el servidor:

cp .env.example .env # Edit .env with your settings

Desarrollo

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/rebots-online/mcp-chat-analysis-server.git cd mcp-chat-analysis-server

Instalar dependencias de desarrollo:

pip install -e ".[dev]"

Ejecutar pruebas:

pytest tests/

Contribuyendo

Bifurcar el repositorio
Crear una rama de características
Enviar una solicitud de extracción

Consulte CONTRIBUTING.md para obtener pautas.

Licencia

Licencia MIT: consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.

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Apoyo

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