Cabrit0_mcp_server_reuneMacacada

Cabrit0_mcp_server_reuneMacacada

🚀 MCP 服务器

MCP 服务器是一款功能强大的工具,专为生成和管理知识图谱而设计。它能通过异步任务处理长时间运行的操作,根据用户需求动态生成知识图谱,并利用智能缓存系统加速重复查询响应,为用户提供高效、便捷的知识图谱服务。

🚀 快速开始

使用 Docker 部署

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8080:8080 mcp-server

平台部署

支持以下平台:

  • Render
  • Fly.io
  • 其他支持 Docker 容器或 Python 应用的云平台

✨ 主要特性

异步任务系统

  • 提交异步任务并获取 taskId
  • 支持通过 taskId 查询任务状态
  • 提供所有任务列表查看功能

知识图谱生成

  • 基于 TF-IDF 方法筛选最相关资源
  • 支持自定义知识图谱结构参数(宽度、深度等)
  • 提供多种语言和主题支持

🔧 技术细节

性能优化

缓存机制

  • 结果缓存:加速重复查询的响应时间
  • 领域方法缓存:记住每个域名的最佳抓取方式
  • 资源过滤:在抓取过程中屏蔽无关资源(如图片、样式表等)

技术指标

  • 响应时间优化

    • 已缓存主题:响应时间降低 60 - 80%
    • 新主题:响应时间降低 30 - 50%
  • 内存使用率

    • 抓取过程中内存占用降低 40 - 60%
  • 吞吐量提升

    • 同时处理请求能力提高 3 - 5 倍

性能提升

MCP 服务器通过以下方式优化性能:

  • 智能缓存:加速重复查询响应时间
  • 异步处理:提高系统吞吐量
  • 资源过滤:降低无谓的带宽占用
  • 领域适配:记住最佳抓取策略
  • 实例复用池:减少启动开销

部署注意事项

环境要求

  • 操作系统:Linux 64位或 macOS
  • Python 版本:3.8+
  • 内存要求:建议 2GB+ RAM
  • 磁盘空间:至少 10GB 可用空间

📚 详细文档

接口文档

基本接口

生成知识图谱(同步)
GET /generate_mcp?topic=python&language=en&category=technology
异步生成
POST /generate_mcp_async?topic=machine+learning&num_nodes=20

状态查询

GET /status/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

缓存管理

清除缓存

POST /clear_cache?pattern=mcp:*&clear_domain_cache=true

获取缓存统计信息

GET /cache_stats

📄 许可证

MCP 服务器遵循以下许可协议:

MCP 服务器 - 知识图谱生成工具
© 2024 MCP 开发团队,保留所有权利。

除非遵守许可证条款,否则不得使用或分发此软件。

使用限制

  1. 仅限于非商业用途
  2. 不得用于任何非法活动
  3. 修改后的代码需开源共享

💻 使用示例

基本用法

生成知识图谱(同步)

GET /generate_mcp?topic=python&language=en&category=technology

异步生成

POST /generate_mcp_async?topic=machine+learning&num_nodes=20

高级用法

状态查询

GET /status/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

清除缓存

POST /clear_cache?pattern=mcp:*&clear_domain_cache=true

获取缓存统计信息

GET /cache_stats

如需获取技术支持,请访问: https://github.com/mcpgithub/mcp-server

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  • system 提出于 2025-09-19 13:57

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