MCP Server

MCP Server là hệ thống phân tích ngữ cảnh tài liệu dự án sử dụng Node.js + Express, tích hợp AI (OpenAI), chạy trong Docker.

Cấu trúc dự án

mcp-server/
├─ Dockerfile
├─ docker-compose.redis.yml   # Dùng Redis Stack
├─ .env.example
├─ package.json
├─ src/
│  ├─ index.js                # entry point (Express)
│  ├─ config.js
│  ├─ routes/
│  │   ├─ upload.js           # API upload file
│  │   ├─ api.js              # API truy vấn AI
│  │   └─ tools.js            # Tooling AI
│  ├─ lib/
│  │   ├─ fileParser.js       # parse file, ingest
│  │   ├─ textSplitter.js     # chia nhỏ text
│  │   ├─ embeddings.js       # tạo embedding
│  │   ├─ vectorStore.redis.js# lưu vector (Redis)
│  │   ├─ retriever.js        # truy xuất context
│  │   └─ promptTemplates.js  # prompt cho tooling
│  └─ scripts/
│      ├─ ingestAll.js        # ingest toàn bộ file
│      └─ init.js             # khởi tạo thư mục/data
└─ data/                      # docker volume mount
   └─ uploads/

Related MCP server: RAG Documentation MCP Server

Hướng dẫn setup

1. Clone repo & cài đặt dependencies

   git clone <repo-url>
   cd mcp-server
   npm install

2. Cấu hình môi trường

   • Copy file .env.example thành .env và điền API key OpenAI:

     cp .env.example .env
     # Sửa OPENAI_API_KEY trong .env

3. Khởi tạo thư mục dữ liệu

   node src/scripts/init.js
   # hoặc sẽ tự động khi chạy Docker

4. Chạy với Redis Stack (production-ready vector store)

   • Sử dụng file docker-compose.redis.yml:

     docker-compose -f docker-compose.redis.yml up --build

   • Đảm bảo biến môi trường REDIS_URL đã đúng (mặc định: redis://redis:6379).

Sử dụng

1. Upload tài liệu

• Gửi file qua API:

  POST /upload
  Content-Type: multipart/form-data
  file: <tài liệu dự án>

  • File sẽ được ingest, index thành vector lưu vào Redis.

2. Truy vấn AI

• Gửi câu hỏi qua API:

  POST /api/query
  Content-Type: application/json
  {
    "question": "Nội dung bạn muốn hỏi về tài liệu dự án"
  }

  • AI sẽ trả lời dựa trên ngữ cảnh tài liệu đã ingest.

3. Ingest toàn bộ file trong thư mục uploads

npm run ingest

Tooling AI

Các API hỗ trợ dự án:

• Sinh test-case tự động

  POST /tools/generate-testcase
  Content-Type: application/json
  {
    "requirements": "Yêu cầu phần mềm..."
  }

• Tóm tắt tài liệu

  POST /tools/summarize
  Content-Type: application/json
  {}

• Traceability tool

  POST /tools/traceability
  Content-Type: application/json
  {
    "requirements": "Yêu cầu phần mềm..."
  }

Các API này sử dụng prompt template và AI để sinh kết quả dựa trên ngữ cảnh tài liệu đã ingest.

Lưu ý

• Đảm bảo đã có API key OpenAI hợp lệ.

• Thư mục data/uploads là nơi chứa file upload.

• Vector database chỉ sử dụng Redis, không còn lưu file JSON.

• Có thể mở rộng các loại tài liệu, pipeline, hoặc tích hợp vector DB khác.

Mọi thắc mắc vui lòng liên hệ admin dự án.