content-knowledge-mcp

MCP-сервер, который даёт контентному агенту доступ к редакционным знаниям компании: бренд-правила, каталог визуальных шаблонов и прошлые посты с их результатами. Знания живут в обычных markdown-файлах, которыми владеет компания; сервер только их открывает.

Разработан как техническое ядро моей бакалаврской работы об ИИ-агентах и автоматизации рабочих процессов. Версия здесь — это универсальный движок, а знания — вымышленной компании.

Почему нет векторной базы данных

Очевидный ход — превратить знания в эмбеддинги и искать по векторной близости. Этот сервер сознательно так не делает, по двум причинам.

В этом масштабе побеждает структурный поиск по выверенным файлам. Редакционных правил компании — десятки блоков, а не десятки тысяч. Разрезать их на чанки и искать по косинусной близости — значит добавить шаг индексации, хранилище, которое нужно синхронизировать, и класс сбоев, которые трудно увидеть, в обмен на то, что уже было.

Каждое правило имеет ID — и в этом суть. Правила — это R1, R17, R905; шаблоны — T901, T905; записи о запусках — L2. Агенту предписано цитировать использованные им ID. Это превращает каждое предложение в объект, который человек может проверить за секунды: рецензент читает rules_used: ["R920", "R903"] и точно знает, какие правила породили этот пост. Векторный поиск возвращает абзац, а не аргументацию. Когда цель — работающий человеческий контроль, проверяемость бьёт хитрость.

Издержка реальна и о ней стоит сказать прямо: поиск лексический, поэтому запрос, в котором нет пересечений со словами правила, его не найдёт. Сервер вместо симуляции вернёт NO_MATCH — и именно это проверяют оценочные сценарии.

Related MCP server: mcp-guide

Архитектура

  Claude Desktop / Claude Code ──stdio──┐
                                        ├──▶ content-knowledge-mcp ──▶ KNOWLEDGE_PATH/
  n8n MCP Client Tool ──────────HTTP────┘         (3 tools)              guidelines/*.md   R# rules, L# launch records
       (host.docker.internal:8765)                                       templates/catalog.md   T# catalog
                                                                         past-posts/*.md        past posts and outcomes

Три инструмента, один переключатель транспорта, ноль состояния:

Сервер не владеет контентом. Укажите KNOWLEDGE_PATH на другую папку — и он обслуживает другую компанию: именно это позволило публиковать его как универсальный движок без вмешательства в код.

Quickstart

git clone https://github.com/alessandro-martelli/content-knowledge-mcp
cd content-knowledge-mcp
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install fastmcp

# run the twelve checks against the example knowledge
KNOWLEDGE_PATH=examples/knowledge .venv/bin/python smoke_test.py

# stdio, for Claude Desktop or Claude Code
KNOWLEDGE_PATH=examples/knowledge .venv/bin/python server.py

# HTTP on :8765, for the n8n MCP Client Tool
KNOWLEDGE_PATH=examples/knowledge .venv/bin/python server.py --http

Пример знаний в examples/knowledge/ — полностью вымышлен: это воображаемая школа дизайна с правилами, записями запусков, каталогом шаблонов и тремя прошлыми постами. Он существует, чтобы репозиторий запускался у любого, а у тестов был материал для работы.

Оценка

Smoke-тесты: 12 из 12. Каждый прогон идёт через реальный fastmcp.Client по протоколу, а не через вспомогательные функции, поэтому разрыв в регистрации инструментов или транспорте сразу проявится именно здесь.

Протокол на уровне агента: 8 сценариев, 5 из них — с подвохом (противоречивые правила, запрос вне области действия, недоступный инструмент, нет подходящего шаблона, недозаполненный вход). Все они перечислены в eval/test-log.md с исправлением для каждого. Неотработанное в равенстве — это доказательство: список, который только и делает, что сообщает об успехах, ничего не измеряет.

Честные ограничения

• Поиск лексический и ранжирует по частоте слов. Он не знает синонимов; правило, сформулированное другими словами, чем в запросе, вы найдёте не выйдет.

• Структура папки знаний фиксирована (guidelines/, templates/catalog.md, past-posts/), а имя файла каталога зашито прямо в код.

• У сервера нет пути записи в кэш: каждый вызов читает файлы. При этом объем это нормально, а при десяти тысячах блоков — уже нет.

• Два открытых дефекта из оценки пока не исправлены в коде: rules_used не может мотировать ID L#, и система не содержит разрешения для неопределённого канала.

Лицензия

MIT, полный текст — в LICENSE.