MCP 채팅 분석 서버

Name: MCP Chat Analysis Server
Author: rebots-online

벡터 임베딩과 지식 그래프를 통해 채팅 대화의 의미 분석을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 채팅 데이터 분석, 의미 검색, 개념 추출 및 대화 패턴 분석을 위한 도구를 제공합니다.

주요 특징

🔍 의미 검색 : 벡터 유사성을 사용하여 관련 메시지 및 대화를 찾습니다.
🕸️ 지식 그래프 : 메시지, 개념 및 주제 간의 관계 탐색
📊 대화 분석 : 패턴, 지표 및 대화 역학 분석
🔄 유연한 가져오기 : 다양한 채팅 내보내기 형식 지원
🚀 MCP 통합 : Claude 및 기타 MCP 호환 시스템과의 간편한 통합

Related MCP server: OpenRouter MCP Multimodal Server

빠른 시작

지엑스피1

MCP 통합

claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요:

{ "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" } } } }

사용 가능한 도구

가져오기_대화

채팅 대화 가져오기 및 분석

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

의미론적 검색

의미적 유사성으로 대화 검색

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

분석_메트릭스

대화 지표 분석

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

추출_개념

개념 추출 및 분석

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

건축학

자세한 다이어그램과 설명서는 ARCHITECTURE.md를 참조하세요.

시스템 구성 요소 및 상호 작용
데이터 흐름 및 처리 파이프라인
저장 스키마 및 벡터 연산
도구 통합 메커니즘

필수 조건

파이썬 3.8 이상
지식 그래프 저장을 위한 Neo4j 데이터베이스
의미 검색을 위한 Qdrant 벡터 데이터베이스
임베딩을 위한 문장 변환기

설치

패키지를 설치하세요:

pip install mcp-chat-analysis-server

데이터베이스 설정:

# Using Docker (recommended) docker compose up -d

서버를 구성하세요:

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

개발

저장소를 복제합니다.

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

개발 종속성 설치:

pip install -e ".[dev]"

테스트 실행:

pytest tests/

기여하다

저장소를 포크하세요
기능 브랜치 생성
풀 리퀘스트 제출

자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하세요.

지원하다

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

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