知识库管理MCP服务器 v2.0
一个专为 FastGPT 设计的知识库管理工具，基于 FastMCP 构建，提供智能的知识库搜索和管理功能。支持自适应查找知识，帮助 AI 助手更好地理解和检索相关信息。
🌟 核心特性
🎯 自适应知识查找
- 智能关键词扩展: 自动将核心词扩展为同义词、相关词、上下文词
- 多层级搜索策略: 从精确匹配到模糊搜索的渐进式查找
- 跨数据集并行搜索: 同时在多个知识库中查找相关信息
- 深度文件夹探索: 自动发现深层目录中的知识库资源
🔧 丰富的工具集
- 目录树浏览: 快速了解知识库结构和可用数据集
- 精确搜索: 在指定数据集中进行高精度内容检索
- 批量搜索: 跨多个数据集的并行搜索和结果汇总
- 完整内容查看: 获取文档的完整内容和详细信息
- 文件夹深度探索: 发现和访问嵌套文件夹中的资源
🚀 快速开始
1. 安装依赖
本项目使用 uv 进行依赖管理：
# 安装 uv（如果尚未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 安装项目依赖
uv sync
2. 配置环境
复制配置文件并根据需要修改：
cp config.env.example .env
在 .env 文件中配置您的设置：
# 知识库配置
DEFAULT_PARENT_ID=your-parent-id
# API配置
API_BASE_URL=http://your-api-domain.com
API_TOKEN=your-api-token
# MCP服务器配置
MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0
MCP_SERVER_PORT=18007
3. 启动服务器
# 使用 uv 运行
uv run python main.py
# 或者激活虚拟环境后运行
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate # Windows
python main.py
服务器将在配置的端口启动（默认 http://0.0.0.0:18007），SSE端点为 http://0.0.0.0:18007/sse
🔗 FastGPT 集成配置
MCP 客户端配置
在 FastGPT 的 MCP 配置中添加以下设置：
{
"name": "知识库管理工具",
"url": "http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=YOUR_PARENT_ID",
"description": "智能知识库搜索和管理工具"
}
🔑 ParentId 配置说明
parentId 是知识库访问的关键标识符，有两种配置方式：
方式1: URL参数配置（推荐）
在 MCP 配置的 URL 中直接指定：
http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=your-specific-parent-id
方式2: 默认配置
在 .env 文件中设置默认值：
DEFAULT_PARENT_ID=your-default-parent-id
智能切换机制:
- 系统会自动检测 URL 中的
parentId参数变化 - 支持会话级别的
parentId存储和管理 - 当 URL 参数变化时，自动更新当前会话的知识库访问权限
🛠️ 可用工具
1. 📁 get_dataset_tree
获取知识库目录树，浏览所有可用的数据集和文件夹。
# 基础用法
get_dataset_tree()
# 带过滤的用法
get_dataset_tree(search_value="网络管理 系统", deep=6)
2. 🔍 search_dataset
在指定数据集中进行精确搜索。
search_dataset(
dataset_id="dataset-123",
text="用户权限管理",
limit=10
)
3. 🔍 multi_dataset_search
跨多个数据集的并行搜索。
multi_dataset_search(
dataset_ids=["dataset-1", "dataset-2", "dataset-3"],
query="系统配置",
limit_per_dataset=5
)
4. 📄 view_collection_content
查看文档的完整内容。
view_collection_content(
collection_id="collection-456",
page_size=50
)
5. 🎯 expand_search_keywords
智能关键词扩展，提升搜索效果。
expand_search_keywords(
original_query="用户管理",
expansion_type="comprehensive"
)
6. 📂 explore_folder_contents
深入探索文件夹内容，发现嵌套资源。
explore_folder_contents(
folder_id="folder-789",
search_value="配置文档",
deep=8
)
🧠 智能搜索策略
自适应查找流程
- 关键词扩展: 使用
expand_search_keywords生成相关词汇 - 目录探索: 通过
get_dataset_tree发现相关数据集 - 精确搜索: 使用
search_dataset在目标数据集中搜索 - 批量搜索: 通过
multi_dataset_search扩大搜索范围 - 深度查看: 使用
view_collection_content获取完整信息
最佳实践
# 1. 首先扩展关键词
expanded = expand_search_keywords("用户权限", "comprehensive")
# 2. 探索相关数据集
tree = get_dataset_tree("用户 权限 管理", deep=5)
# 3. 多数据集并行搜索
results = multi_dataset_search(
dataset_ids=["found-dataset-1", "found-dataset-2"],
query="用户权限管理配置",
limit_per_dataset=8
)
# 4. 查看详细内容
content = view_collection_content("relevant-collection-id")
📊 功能特点
🎯 智能化
- 自动关键词扩展和语义理解
- 渐进式搜索策略，从精确到模糊
- 智能结果排序和相关性评分
⚡ 高性能
- 并行搜索多个数据集
- 异步处理提升响应速度
- 智能缓存和会话管理
🔧 易用性
- 统一的API接口设计
- 详细的错误提示和日志
- 灵活的参数配置
🛡️ 可靠性
- 完善的异常处理机制
- 会话级别的状态管理
- 自动重试和容错处理
📝 日志和调试
服务器提供详细的日志信息，包括：
- 🔑 ParentId 使用和切换记录
- 🔍 搜索请求和结果统计
- ⚡ 性能监控和错误追踪
- 📊 工具使用情况分析
🤝 与 FastGPT 的协同
这个工具专为 FastGPT 设计，提供：
- 智能知识检索: 帮助 AI 快速找到相关信息
- 上下文理解: 通过关键词扩展提升理解能力
- 多源信息整合: 跨数据集搜索提供全面视角
- 动态知识库切换: 通过 parentId 灵活访问不同知识库
🔧 技术架构
- 框架: FastMCP (基于 FastAPI)
- 传输协议: Server-Sent Events (SSE)
- 异步处理: asyncio 并发处理
- 会话管理: 基于客户端ID的状态存储
- API集成: RESTful API 客户端
📞 支持和反馈
如有问题或建议，请通过以下方式联系：
- 查看日志文件获取详细错误信息
- 检查
.env配置文件是否正确 - 确认 API 连接和 parentId 设置
- 使用
uv run python main.py启动服务器
让 AI 更智能地管理和检索知识！ 🚀