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Blooming-cherry

lore-mcp-server

by Blooming-cherry
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Python
Hybrid

lore-mcp-server

把 LoreRAG（《明日方舟》世界观 RAG 问答）的「混合检索 + 问答生成」封装成 MCP（Model Context Protocol）工具，供 DeepSeek Harness（dsh）、Claude Code 等任何 MCP client 通过 stdio 调用。

核心逻辑来自 LoreRAG/scripts/（hybrid_search.py / generate.py / term_aliases.py），本项目只做「路径抽离 + MCP 封装」，检索/生成算法原样保留。

数据流

用户问题
   │
   ▼
lore-mcp (stdio)
   ├─ search_lore ──► HybridSearcher ──► BM25 + 向量(RRF 融合) + 术语置顶
   │                       │
   │                       ├─ 向量召回：llama-server /embedding (8080)
   │                       └─ 词面召回：ChromaDB 内建 BM25 缓存
   ├─ ask_lore ──► search_lore + generate.ask ──► llama-server /v1/chat (8081)
   └─ list_lore_terms ──► 语料术语定义表

  • embedding 端点（默认 http://127.0.0.1:8080）：Qwen3-Embedding-4B-Q8_0，--pooling last

  • chat 端点（默认 http://127.0.0.1:8081）：Qwen3-8B-Q4_K_M（服务器上可换 Qwen3-0.6B）

  • 索引：ChromaDB（30,870 chunks × 2560 维）+ BM25 缓存，位于 LORERAG_ROOT/index/

Related MCP server: insight-mcp

目录结构

lore-mcp-server/
├── config.py           # 路径/端口集中配置，环境变量可覆盖
├── server.py           # FastMCP 入口 + 3 个工具（懒加载检索器）
├── hybrid_search.py    # BM25+向量混合检索（RRF + 术语置顶）
├── generate.py         # 封闭式问答生成（句尾 [资料N] 标注）
├── term_aliases.py     # 术语别名 → query 扩展
├── requirements.txt
└── docs/deploy-server.md   # 服务器部署 + 换 Qwen3-0.6B + swap

依赖

Python

pip install -r requirements.txt

包

用途

mcp

MCP SDK（含 FastMCP，stdio 传输）

chromadb

向量库（PersistentClient）

jieba

中文分词（BM25 关键词）

rank-bm25

BM25 检索实现

模型 + llama.cpp（需先于本服务运行）

角色

模型

端点

embedding

Qwen3-Embedding-4B-Q8_0

:8080（/embedding）

生成

Qwen3-8B-Q4_K_M（弱机换 0.6B）

:8081（/v1/chat/completions）

启动命令见 LoreRAG/scripts/run_llama_server.cmd / run_chat_server.cmd。

快速开始（本地）

# 1. 启动两个 llama-server（embedding :8080 + chat :8081）—— 见 LoreRAG/scripts/
# 2. 装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 启动 MCP（默认读 ../LoreRAG 的索引）
python server.py

工具

工具

说明

关键参数

search_lore

混合检索，返回 top-k 命中

query, k=5, type_filter=""

ask_lore

检索 + 生成，句尾标注 [资料N]

query, k=5, max_tokens=512

list_lore_terms

列出语料术语定义清单

—

所有工具返回 JSON 字符串（ensure_ascii=False）。

环境变量

变量

默认值

说明

LORERAG_ROOT

../LoreRAG（相对本仓库）

含 index/chroma、index/hybrid_cache.pkl 的 LoreRAG 根目录

LORERAG_EMBED_URL

http://127.0.0.1:8080

embedding 端点

LORERAG_CHAT_URL

http://127.0.0.1:8081/v1/chat/completions

chat 端点

接入 DeepSeek Harness（dsh）

dsh 通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 插件注册 MCP server。在 web profile 的 cordis.patch.yml（如 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml）追加：

- id: mcp-lore
  name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
  config:
    serverName: lore
    transport: stdio
    command: python
    args: ['server.py']
    cwd: D:/dev/lore-mcp-server        # 换成你的仓库路径
    env:
      LORERAG_ROOT: D:/dev/LoreRAG     # 换成你的 LoreRAG 根目录
      LORERAG_EMBED_URL: http://127.0.0.1:8080
      LORERAG_CHAT_URL: http://127.0.0.1:8081/v1/chat/completions

注册后，三个工具在 dsh 里暴露为：

  • mcp__lore__search_lore

  • mcp__lore__ask_lore

  • mcp__lore__list_lore_terms

serverName 只能是 [A-Za-z0-9_-]{1,32}；command/args/cwd 走 stdio 拉起本服务。

部署到弱性能服务器

换小生成模型（Qwen3-0.6B）、换小 embedding、加 swap 的完整步骤见 docs/deploy-server.md。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • RAG In A Box MCP Server

    DevNexsler
    F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables any MCP-compatible AI assistant to search, filter, and retrieve information from a local document collection using a hybrid search pipeline with vector, BM25, reranking, and LLM enrichment.
    4
    -

  • insight-mcp

    Airohh
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables hybrid document search (BM25 and dense) over a configurable corpus via MCP tools, returning passages and sources for AI agents to cite in answers.
    MIT

  • mcp-rag-search

    guo-yb-123
    F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables agent tools like Claude Code and GitHub Copilot to perform knowledge retrieval using hybrid search (BM25 + dense) with reranking, via MCP protocol.
    -