🚀 MCP 知识库阅读器
MCP 知识库阅读器是一个 MCP（模型上下文协议）服务器，用于读取以 JSON 格式存储的知识库，能通过 Claude 或其他 LLM 为用户提供所需信息。
🚀 快速开始
本项目可按以下步骤快速启动：
安装依赖
npm install
开发模式启动
npm run dev
✨ 主要特性
- 可读取结构化的 JSON 知识库。
- 支持根据关键词搜索信息。
- 能按 ID 获取条目。
- 支持按类别和标签筛选条目。
- 可查找相关条目。
- 能提供知识库统计信息。
- 只读模式：不修改 JSON 文件，仅读取信息。
📦 安装指南
安装依赖
npm install
开发模式启动
npm run dev
💻 使用示例
基础用法
JSON 格式说明
知识库由以下部分组成：
- metadata：包含知识库的元数据，如标题、描述和版本信息。
- categories：定义知识库中的类别列表。
- entries：存储具体的条目内容，每个条目都有一个唯一的 ID 和其他属性。
知识库采用以下 JSON 格式：
{
"metadata": {
"title": "知识库标题",
"description": "知识库描述",
"version": "1.0",
"created": "2025-04-23",
"updated": "2025-04-23"
},
"categories": [
{
"id": "categoria1",
"name": "类别名称",
"description": "类别描述"
}
],
"entries": [
{
"id": "entry1",
"title": "条目标题",
"content": "条目内容",
"tags": ["tag1", "tag2"],
"category": "categoria1",
"created_at": "2023-01-01",
"updated_at": "2023-01-01"
}
]
}
高级用法
工具介绍
1. read_knowledge_base
- 功能：读取整个知识库的内容。
- 示例：
// 返回所有条目及其详细信息
2. search_entries
- 功能：根据关键词搜索条目。
- 示例：
search_entries("AI")
3. get_entry_by_id
- 功能：按 ID 获取特定条目。
- 示例：
get_entry_by_id("entry1")
4. filter_entries_by_tag
- 功能：根据标签筛选条目。
- 示例：
filter_entries_by_tag(["tag1", "tag2"])
5. get_related_entries
- 功能：获取相关条目。
- 示例：
get_related_entries("entry1")
6. knowledge_stats
- 功能：提供知识库的统计信息，如总条目数、类别数量等。
示例提示
在与 Claude 进行交互时，可以使用以下提示：
作为 MCP 知识库专家，你可以访问一个结构化的 MCP 相关知识库。请按照以下步骤操作：
1. 首先使用 `knowledge_stats` 查看知识库的整体情况
2. 当被询问到具体问题时，使用合适的工具（如 `search_entries` 或 `get_entry_by_id`）查找信息
在回答时：
1. 仅基于知识库中的信息提供答案
2. 如果找不到相关信息，请明确说明
3. 使用清晰简洁的格式呈现结果
4. 当合适时，可以建议相关主题
📚 详细文档
开发指南
安装开发依赖
npm install
启动开发模式
npm run dev
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。