MemoDB MCP Server

# 常见问题与解决方案 ## 开发环境问题 ### 1. TypeScript ESM 模块加载错误 **问题描述**: 运行 `npm run dev` 时出现错误: ``` TypeError [ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]: Unknown file extension ".ts" for /path/to/src/index.ts ``` **解决方案**: 1. 确保 tsconfig.json 配置正确: ```json { "compilerOptions": { "target": "ES2020", "module": "ES2020", "moduleResolution": "node", "esModuleInterop": true, "strict": true, "outDir": "build", "rootDir": "src" } } ``` 2. 在 package.json 中正确配置: ```json { "type": "module", "scripts": { "dev": "NODE_OPTIONS='--loader ts-node/esm' ts-node-esm src/index.ts" } } ``` ### 2. 环境变量配置 **问题描述**: API 请求失败，提示未授权或找不到服务器。 **解决方案**: 1. 确保设置了必要的环境变量: ```bash MEMOBASE_API_URL=your_api_url MEMOBASE_API_KEY=your_api_key ``` 2. 可以通过以下方式设置: - 创建 .env 文件 - 在命令行中设置 - 在 Docker 环境中设置 ### 3. 文件权限问题 **问题描述**: 运行 `npm start` 时提示没有执行权限。 **解决方案**: 1. 确保构建脚本包含权限设置: ```json { "scripts": { "build": "tsc && chmod +x build/index.js" } } ``` 2. 手动设置权限: ```bash chmod +x build/index.js ``` ## API 使用问题 ### 1. 知识库查询返回空结果 **问题描述**: 使用 query_knowledge 工具时没有返回预期的结果。 **解决方案**: 1. 检查查询参数: ```typescript const result = await callTool('query_knowledge', { uid: 'user123', query: '查询关键词', filters: { // 避免设置过多限制条件 types: ['article'], tags: ['AI'] }, // 适当增加限制数量 limit: 20 }); ``` 2. 确保已经添加了知识数据 3. 检查过滤条件是否过于严格 ### 2. 知识关联创建失败 **问题描述**: 使用 relate_knowledge 工具时出现错误。 **解决方案**: 1. 确保源知识和目标知识都存在 2. 检查权重值是否在有效范围内(0-1) 3. 使用正确的关系类型 ## 部署问题 ### 1. Docker 部署 **问题描述**: Docker 容器启动失败。 **解决方案**: 1. 确保 Dockerfile 正确配置: ```dockerfile FROM node:18-alpine WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build CMD ["npm", "start"] ``` 2. 正确设置环境变量: ```bash docker run -e MEMOBASE_API_URL=url -e MEMOBASE_API_KEY=key momedb-mcp ``` ### 2. 生产环境日志 **问题描述**: 生产环境中难以追踪问题。 **解决方案**: 1. 使用环境变量控制日志级别 2. 配置日志输出格式 3. 考虑使用日志收集服务 ## 性能优化 ### 1. 大量知识查询性能问题 **问题描述**: 知识库查询响应时间过长。 **解决方案**: 1. 合理使用查询限制: ```typescript { limit: 10, // 限制返回结果数量 filters: { // 使用精确的过滤条件 types: ['article'], tags: ['重要'] } } ``` 2. 考虑实现缓存机制 3. 优化数据库索引 ### 2. 内存使用优化 **问题描述**: 服务器内存使用过高。 **解决方案**: 1. 实现流式处理大型响应 2. 及时清理不需要的数据 3. 监控内存使用情况 ## 最佳实践 1. 开发环境: - 使用 .env.example 提供环境变量示例 - 使用 nodemon 实现开发环境热重载 - 保持依赖包更新 2. 错误处理: - 实现全局错误处理 - 提供有意义的错误消息 - 记录详细的错误日志 3. 测试: - 编写单元测试 - 进行集成测试 - 进行负载测试 4. 监控: - 实现健康检查 - 监控 API 响应时间 - 监控错误率和系统资源