Skip to main content
Glama

Knowledge MCP Service

by vietnama10
readme.md3.51 kB
# 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 ``` mcp-server/ ├─ Dockerfile ├─ docker-compose.redis.yml # Dùng Redis Stack ├─ .env.example ├─ package.json ├─ src/ │ ├─ index.js # entry point (Express) │ ├─ config.js │ ├─ routes/ │ │ ├─ upload.js # API upload file │ │ ├─ api.js # API truy vấn AI │ │ └─ tools.js # Tooling AI │ ├─ lib/ │ │ ├─ fileParser.js # parse file, ingest │ │ ├─ textSplitter.js # chia nhỏ text │ │ ├─ embeddings.js # tạo embedding │ │ ├─ vectorStore.redis.js# lưu vector (Redis) │ │ ├─ retriever.js # truy xuất context │ │ └─ promptTemplates.js # prompt cho tooling │ └─ scripts/ │ ├─ ingestAll.js # ingest toàn bộ file │ └─ init.js # khởi tạo thư mục/data └─ data/ # docker volume mount └─ uploads/ ``` ## Hướng dẫn setup 1. **Clone repo & cài đặt dependencies** ```zsh git clone <repo-url> cd mcp-server npm install ``` 2. **Cấu hình môi trường** - Copy file `.env.example` thành `.env` và điền API key OpenAI: ```zsh cp .env.example .env # Sửa OPENAI_API_KEY trong .env ``` 3. **Khởi tạo thư mục dữ liệu** ```zsh node src/scripts/init.js # hoặc sẽ tự động khi chạy Docker ``` 4. **Chạy với Redis Stack (production-ready vector store)** - Sử dụng file `docker-compose.redis.yml`: ```zsh docker-compose -f docker-compose.redis.yml up --build ``` - Đảm bảo biến môi trường `REDIS_URL` đã đúng (mặc định: `redis://redis:6379`). ## Sử dụng ### 1. Upload tài liệu - Gửi file qua API: ```http POST /upload Content-Type: multipart/form-data file: <tài liệu dự án> ``` - File sẽ được ingest, index thành vector lưu vào Redis. ### 2. Truy vấn AI - Gửi câu hỏi qua API: ```http POST /api/query Content-Type: application/json { "question": "Nội dung bạn muốn hỏi về tài liệu dự án" } ``` - AI sẽ trả lời dựa trên ngữ cảnh tài liệu đã ingest. ### 3. Ingest toàn bộ file trong thư mục uploads ```zsh npm run ingest ``` ## Tooling AI Các API hỗ trợ dự án: - **Sinh test-case tự động** ```http POST /tools/generate-testcase Content-Type: application/json { "requirements": "Yêu cầu phần mềm..." } ``` - **Tóm tắt tài liệu** ```http POST /tools/summarize Content-Type: application/json {} ``` - **Traceability tool** ```http POST /tools/traceability Content-Type: application/json { "requirements": "Yêu cầu phần mềm..." } ``` 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.

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/vietnama10/knowledge-mcp-service'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server