🚀 文件上下文机器学习控制台
文件上下文机器学习控制台（MCP）致力于分析和理解各类文件内容，为用户提供有价值的洞察。它能够处理多种文件类型，借助不同的机器学习模型，实现文件摘要生成、关键实体识别和有用信息提取等功能。
🚀 快速开始
环境要求
- Node.js（推荐使用版本14及以上）
- Docker（可选，用于容器化部署）
安装与运行
# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repository/file-context-mcp.git
# 进入项目目录
cd file-context-mcp
# 安装依赖
npm install
# 启动应用
npm start
✨ 主要特性
核心功能
-
文件内容分析
- 运用自然语言处理（NLP）技术理解文本内容。
- 识别与解析代码片段。
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上下文感知
- 明确文件在项目中的角色和位置。
- 关联相关文件和信息。
-
机器学习集成
- 集成多种预训练语言模型（如Ollama、Together.ai）进行内容分析。
- 支持自定义模型的扩展。
-
用户交互
- 提供直观的Web界面用于文件管理和分析结果查看。
- 支持命令行接口（CLI）和API访问。
技术选型
- 语言与框架：采用Node.js和TypeScript，确保强类型支持和高效的后端开发。
- 机器学习模型：Ollama和Together.ai提供强大的文本分析能力。
- 文件存储：使用本地文件系统进行存储，确保高性能和简单部署。
🔧 技术细节
架构决策
模块化设计
- 核心模块
- 文件处理与管理
- 上下文解析
- 机器学习集成
设计原则
- 可扩展性：支持多种文件类型和分析模型的轻松添加。
- 可维护性：通过模块化设计提高代码可读性和维护效率。
- 性能优化：采用异步处理和并行计算提升系统响应速度。
核心模块
文件处理与管理
负责文件的上传、存储、检索和删除操作，支持多种格式（如txt, docx, pdf等）。
上下文解析
利用NLP技术提取文件中的关键信息，构建上下文关系图谱。
机器学习集成
整合各种预训练模型，提供灵活的模型切换机制，并支持自定义模型的接入。
📚 详细文档
项目结构
file-context-mcp/
├── src/ # 源代码目录
│ ├── server.ts # 主应用服务器
│ ├── core/ # 核心功能模块
│ │ ├── fileSystem.ts # 文件操作处理
│ │ └── modelInterface.ts # 机器学习模型接口
│ ├── utils/ # 工具函数
│ │ ├── fileUtils.ts # 文件类型与路径工具
│ │ ├── promptUtils.ts # 提示词格式化工具
│ │ ├── validators.ts # 输入验证工具
│ │ └── logger.ts # 应用日志记录
│ ├── config/ # 配置文件
│ │ └── config.ts # 环境变量与应用配置
│ └── resources/ # API规范文档
│ └── file-context-api.yml # OpenAPI规范文件
├── storage/ # 文件存储目录
│ ├── code-samples/ # 示例代码文件
│ └── notes/ # 文档与笔记
├── postman/ # Postman测试集合
│ └── file-context-mcp.postman-collection.json # 测试用例文件
└── package.json # 项目依赖管理文件
测试指南
Postman测试
通过提供的Postman集合，可以快速进行功能测试。具体的API接口文档请参考resources/file-context-api.yml。
单元测试
项目中包含详细的单元测试用例，使用Jest框架实现：
# 运行单元测试
npm test
🚀 未来规划
- 支持更多文件类型：如图像、音频和视频文件。
- 增强模型性能：优化现有模型，并引入更先进的预训练模型。
- 扩展分析功能：增加情感分析、主题建模等高级分析功能。
- 提升可扩展性：实现分布式架构，支持更大规模的数据处理。
🤝 贡献指南
欢迎社区贡献！请参考CONTRIBUTING.md了解如何参与项目开发。