🚀 进行中的项目
一个灵活的系统，用于管理各种类型的来源（如论文、书籍、网页等），并将其与知识图谱集成，极大地提升了信息管理的效率和便捷性。
🚀 快速开始
- 使用我们的架构创建一个新的 SQLite 数据库：
# 创建新数据库
sqlite3 sources.db < create_sources_db.sql
- 安装来源管理服务器：
# 为 Claude 桌面安装，指定数据库路径
fastmcp install source-manager-server.py --name "Source Manager" -e SQLITE_DB_PATH=/path/to/sources.db
✨ 主要特性
核心功能
- 采用内部 UUID 系统的统一来源标识符系统，确保每个来源都有唯一标识。
- 支持多种来源类型，包括论文、网页、书籍、视频、博客，满足多样化的信息管理需求。
- 每个来源支持多个标识符，如 arXiv、DOI、语义学者、ISBN、URL，方便信息的准确检索。
- 具备结构化笔记功能，支持标题和内容，便于记录和整理关键信息。
- 可跟踪来源状态，如未读、阅读中、已完成、已归档，清晰掌握信息处理进度。
实体集成
- 能够将来源链接到知识图谱实体，实现信息的深度关联。
- 跟踪来源与实体之间的关系，支持灵活的关系类型，如讨论、介绍、扩展、评估等。
- 集成记忆图功能，进一步提升信息的组织和管理能力。
📦 安装指南
该系统与 MCP 内存服务器 集成，用于持久化知识图谱存储。
💻 使用示例
基础用法
# 添加新来源
add_source("example_paper.pdf", "paper")
# 模糊匹配添加标识符
fuzzy_match_and_add_identifier("related_work.pdf", "arXiv")
高级用法
# 建立来源与实体的关系
link_source_to_entity(source_id, entity_name, relation_type)
# 查看所有关联的实体
get_associated_entities(source_id)
📚 详细文档
最佳实践
- 数据组织：按类型分类来源，使用结构化笔记记录关键信息，有助于提高信息检索效率。
- 状态管理：定期更新来源状态，确保跟踪最新进展，避免信息积压和遗漏。
- 标识符管理：为每个来源添加尽可能多的标识符，以便于后续检索和关联。
🔧 技术细节
- 数据匹配：采用模糊匹配算法，基于标题和类型进行来源识别，提高信息匹配的准确性和效率。
- 扩展性：支持自定义关系类型和实体分类，便于个性化需求，满足不同用户的特定场景。
- 性能优化：通过索引优化查询速度，确保高效的数据检索，提升系统的响应性能。
🤝 贡献指南
- 参与项目：访问我们的仓库页面，了解如何加入团队。
- 创建功能分支：为新功能开发独立的代码分支。
- 添加测试用例：确保新增功能通过全面的测试验证。
- 提交拉取请求：将您的更改贡献到主项目。