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dyyz1993

Knowledge Base MCP

by dyyz1993
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TypeScript
Hybrid

Knowledge Base MCP

プロジェクト横断型の知識ベースMCPサービス。3層検索（テキストマッチング / TF-IDF / セマンティックベクトル）をサポートし、管理用のWeb UIを提供します。

機能特性

  • 8 つの MCP ツール — kb_write / kb_read / kb_search / kb_search_semantic / kb_list / kb_delete / kb_update / kb_outline

  • 3層検索アーキテクチャ — P0 テキストマッチング + P1 TF-IDF + P2 多言語セマンティックベクトル、重み付け融合ランキング

  • 多言語セマンティック検索 — paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 ベース、50以上の言語でのクロスリンガル検索をサポート

  • デュアル転送モード — Stdio（ローカル MCP クライアント）+ HTTP（StreamableHTTP / SSE / REST API）

  • Web UI — Vite 6 + React 18 + Zustand + Tailwind + Ant Design

Related MCP server: RAG MCP Server

クイックスタート

npx で一括起動（推奨）

リポジトリをクローンせずに直接実行：

# Stdio 模式
npx @dyyz1993/kb-mcp --stdio

# HTTP 模式
npx @dyyz1993/kb-mcp --http --port 19877

グローバルインストール（オプション）

npm install -g @dyyz1993/kb-mcp
kb-mcp --stdio

ソースからビルド

git clone https://github.com/dyyz1993/knowledge-base-mcp.git
cd knowledge-base-mcp
bun install

セマンティック検索を初めて使用する場合、事前に埋め込みモデルをダウンロードする必要があります：

bun run -e '
import { pipeline, env } from "@huggingface/transformers"
import { join } from "node:path"
import { homedir } from "node:os"
env.localModelPath = join(homedir(), ".cache/huggingface/local-models")
env.allowLocalModels = true
await pipeline("feature-extraction", "Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", { dtype: "fp32" })
console.log("Model downloaded")
'

モデルをダウンロードしない場合、セマンティック検索（P2）は使用できませんが、テキストマッチング（P0）と TF-IDF（P1）は正常に動作します。

OpenCode 設定

Stdio モード（ローカル使用を推奨）

~/.config/opencode/opencode.json を編集し、mcp.servers に以下を追加します：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "knowledge-base": {
        "type": "local",
        "command": ["npx", "@dyyz1993/kb-mcp", "--stdio"]
      }
    }
  }
}

手動で起動する必要はなく、OpenCode が自動的にプロセスライフサイクルを管理します。

StreamableHTTP モード（リモートサーバー）

まずサービスを起動します：

npx @dyyz1993/kb-mcp --http --port 19877

設定：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "knowledge-base": {
        "type": "streamable-http",
        "url": "http://your-server:19877/mcp"
      }
    }
  }
}

SSE モード（旧版クライアント）

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "knowledge-base": {
        "type": "sse",
        "url": "http://your-server:19877/sse"
      }
    }
  }
}

Web UI

# 先启动 HTTP 服务
npx @dyyz1993/kb-mcp --http --port 19877

# 启动 Web UI
cd web
bun install
bun run dev

http://localhost:5180 にアクセスすると、API リクエストは自動的に :19877 にプロキシされます。

MCP ツール

ツール

説明

kb_write

知識ドキュメントを保存。タグ、キーワード、ソースプロジェクトなどのメタデータをサポート

kb_read

ドキュメントの内容を読み取る。50行を超えると自動的に切り詰められます

kb_search

テキスト + キーワード + タグによる多次元検索

kb_search_semantic

セマンティックベクトル検索。クロスリンガル検索をサポート

kb_list

ドキュメントリストを閲覧。タグやプロジェクトでフィルタリング可能

kb_delete

ドキュメントを削除し、インデックスを同期更新

kb_update

ドキュメントの本文、タイトル、タグ、キーワードを更新

kb_outline

指定したプロジェクトのドキュメントアウトラインを取得

kb_write パラメータ

{
  title: string              // 文档标题
  content: string            // 正文（Markdown）
  tags: string[]             // 标签：tutorial / document / analysis / guide / snippet / best-practice / reference / architecture / troubleshooting / decision
  keywords: string[]         // 关键词，用于检索
  intent: string             // 创建意图或使用场景
  project_description: string // 当前项目简要描述
  source_project?: string    // 来源项目路径（自动填充）
  source_worktree?: string   // 来源 worktree 路径（自动填充）
}

REST API

以下のエンドポイントは HTTP モードでのみ利用可能です。

メソッド

パス

説明

GET

/health

ヘルスチェック

GET

/api/docs

全ドキュメントのリスト表示

GET

/api/doc/:id

指定ドキュメントの読み取り

POST

/api/search

総合検索（3層融合）

POST

/api/search/semantic

セマンティック検索

GET

/api/outline?project=...

プロジェクトアウトラインの取得

検索アーキテクチャ

查询 → ┌─ P0: 文本匹配（标题/关键词/意图） ──── 权重 0.2
       ├─ P1: TF-IDF（加权词频 + 余弦相似度） ── 权重 0.3
       └─ P2: 语义向量（384维 embedding + 余弦相似度） ── 权重 0.5
         ↓
       加权融合 → 排序返回 TopK

レイヤー

アルゴリズム

特徴

シナリオ

P0

部分一致 + フィールド重み付け

正確、高速

キーワードが既知の場合

P1

TF-IDF + コサイン類似度

中国語 bigram 分割、重み付けフィールド

あいまい検索

P2

multilingual-MiniLM + コサイン類似度

50以上の言語でのクロスリンガル意味マッチング

自然言語クエリ

kb_search は P0 を使用し、kb_search_semantic は P2 を使用します。HTTP /api/search は3層融合を使用します。

ストレージ構造

すべてのデータは ~/.knowledge/ に保存されます（KB_DIR 環境変数でカスタマイズ可能）：

~/.knowledge/
├── index.json              # 文档索引
├── vectors.json            # 语义向量缓存
├── outlines/               # 项目大纲
│   └── {project-slug}.json
├── {id}-{title-slug}.md    # 文档文件（YAML frontmatter + Markdown 正文）
└── ...

ドキュメントファイルの例：

---
id: "abc123xyz"
title: "React Hooks 最佳实践"
tags: ["best-practice"]
keywords: ["react", "hooks", "useEffect"]
intent: "React 开发中 hooks 的常见模式和陷阱"
project_description: "前端组件库项目"
source_project: "/Users/x/project-frontend"
created_at: 1746012345678
---

## 使用 useEffect 的注意事项
...

テスト

bun test

環境変数

変数

デフォルト値

説明

KB_DIR

~/.knowledge

知識ベースの保存ディレクトリ

PORT

19877

HTTP モードのポート（--port パラメータも使用可能）

License

MIT

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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  • fund-mcp

    xiaobenyang-com
    A
    license
    C
    quality
    D
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    A fund knowledge base server based on Model Context Protocol (MCP), providing query and retrieval functions of fund-related knowledge, and supporting multiple deployment modes and protocols.
    3
    2
    Apache 2.0

  • RAG MCP Server

    sglwsjxh
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
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    A RAG knowledge base MCP server that adds vector search and reranking capabilities to opencode, supporting multimodal embeddings, multiple knowledge bases, and local storage.
    1
    MIT

  • knowledge-mcp

    gilanggsb
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    Vendor-neutral MCP server for knowledge retrieval across repositories, offering stable tools for searching, getting, and listing documents with hybrid lexical and optional semantic search.
    3
    MIT