Runs as a containerized application using Docker with docker-compose configuration for deployment and scaling
Provides REST API endpoints for document upload, AI querying, and project tooling services through an Express web server
Built on Node.js runtime for document processing, text analysis, and AI integration capabilities
Integrates with OpenAI's API for document analysis, question answering, test case generation, and document summarization based on ingested project documents
Uses Redis Stack as a vector database for storing and retrieving document embeddings to enable semantic search and context retrieval
MCP Server
MCP Server là hệ thống phân tích ngữ cảnh tài liệu dự án sử dụng Node.js + Express, tích hợp AI (OpenAI), chạy trong Docker.
Cấu trúc dự án
Hướng dẫn setup
- Clone repo & cài đặt dependencies
- Cấu hình môi trường
- Copy file
.env.example
thành.env
và điền API key OpenAI:
- Copy file
- Khởi tạo thư mục dữ liệu
- Chạy với Redis Stack (production-ready vector store)
- Sử dụng file
docker-compose.redis.yml
: - Đảm bảo biến môi trường
REDIS_URL
đã đúng (mặc định:redis://redis:6379
).
- Sử dụng file
Sử dụng
1. Upload tài liệu
- Gửi file qua API:
- File sẽ được ingest, index thành vector lưu vào Redis.
2. Truy vấn AI
- Gửi câu hỏi qua API:
- AI sẽ trả lời dựa trên ngữ cảnh tài liệu đã ingest.
3. Ingest toàn bộ file trong thư mục uploads
Tooling AI
Các API hỗ trợ dự án:
- Sinh test-case tự động
- Tóm tắt tài liệu
- Traceability tool
Các API này sử dụng prompt template và AI để sinh kết quả dựa trên ngữ cảnh tài liệu đã ingest.
Lưu ý
- Đảm bảo đã có API key OpenAI hợp lệ.
- Thư mục
data/uploads
là nơi chứa file upload. - Vector database chỉ sử dụng Redis, không còn lưu file JSON.
- Có thể mở rộng các loại tài liệu, pipeline, hoặc tích hợp vector DB khác.
Mọi thắc mắc vui lòng liên hệ admin dự án.
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Enables AI-powered document analysis and querying for project documentation using vector embeddings stored in Redis. Supports document upload, context-aware Q&A, automatic test case generation, and requirements traceability through OpenAI integration.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityEnables AI assistants to enhance their responses with relevant documentation through a semantic vector search, offering tools for managing and processing documentation efficiently.Last updated -2142
- -securityAlicense-qualityProvides tools for retrieving and processing documentation through vector search, enabling AI assistants to augment their responses with relevant documentation context.Last updated -21MIT License
- -securityAlicense-qualityEnables AI assistants to perform comprehensive Redis database operations including managing strings, hashes, lists, sets, sorted sets, TTL management, and data backup/restore. Supports secure connections and provides batch operations for efficient Redis interaction through natural language.Last updated -3491MIT License
- -securityAlicense-qualityEnables AI-powered querying and management of documentation through markdown file serving, keyword search, and OpenAI-based Q\&A capabilities. Supports document indexing, analysis, and agent handoffs with rate limiting protection.Last updated -5MIT License