jieba-mcp

基于 jieba 中文分词的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，使用 FastMCP 框架构建。

项目简介

这是一个 MCP 服务器，提供中文文本分词功能。通过 FastMCP 框架将 jieba 分词能力封装为标准的 MCP 工具，可以被支持 MCP 协议的客户端（如 Claude Desktop）调用。

功能特性

• 支持三种分词模式：

  • 精确模式（默认）：试图将句子最精确地切开，适合文本分析

  • 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来

  • 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率

• 自动过滤空白字符

• 基于 SSE (Server-Sent Events) 传输协议

• Docker 容器化部署支持

安装和使用

1. 直接运行

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务器
python main.py

2. Docker 部署

# 构建镜像
docker build -t jieba-mcp .

# 运行容器
docker run -p 9998:9998 jieba-mcp

API 文档

jieba_segment 工具

对中文文本进行分词处理。

参数：

• text (str): 待分词的中文文本

• mode (str, 可选): 分词模式，默认为 "precise"

  • "precise": 精确模式

  • "full": 全模式

  • "search": 搜索引擎模式

返回值：

• List[str]: 分词后的词语列表（已去除空白字符）

示例：

# 精确模式
jieba_segment("我来到北京清华大学")
# 返回: ["我", "来到", "北京", "清华大学"]

# 全模式
jieba_segment("我来到北京清华大学", mode="full")
# 返回: ["我", "来到", "北京", "清华", "清华大学", "华大", "大学"]

# 搜索引擎模式
jieba_segment("小明硕士毕业于中国科学院计算所", mode="search")
# 返回: ["小明", "硕士", "毕业", "于", "中国", "科学", "学院", "科学院", "中国科学院", "计算", "计算所"]

项目结构

jieba-mcp/
├── main.py              # 主程序文件
├── requirements.txt     # Python 依赖包
├── Dockerfile          # Docker 构建文件
└── README.md           # 项目说明文档

技术栈

• Python 3.11+: 主要编程语言

• jieba: 中文分词库

• FastMCP: MCP 服务器框架

• Docker: 容器化部署

配置

服务器默认配置：

• 主机: 0.0.0.0

• 端口: 9998

• 传输协议: SSE (Server-Sent Events)

如需修改配置，请编辑 main.py 文件中的相关参数。

开发

本地开发环境搭建

1. 克隆项目：

git clone <repository-url>
cd jieba-mcp

2. 创建虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 启动开发服务器：

python main.py

MCP 客户端集成

要在支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）中使用此服务器：

1. 启动 jieba-mcp 服务器

2. 在客户端配置中添加 MCP 服务器连接

3. 指定服务器地址为 http://localhost:9998

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进这个项目。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

相关链接

• jieba - 中文分词库

• FastMCP - MCP 服务器框架

• Model Context Protocol - MCP 协议规范