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本地知识库笔记管理搜索工具智能标签LLM集成

项目简介：Local Store MCP 是一个基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的本地知识库服务器。它允许与支持 MCP 协议的客户端（如某些 LLM 桌面应用）无缝集成，将您的个人笔记、编程技巧、学习资料等信息安全地存储在本地，并通过 LLM 客户端进行搜索、查询和管理。它为您的大模型交互提供了一个私有、可定制的上下文来源。

主要功能点：

  • 智能存储： 存储文本信息，服务器可以自动为记录生成标题和建议相关标签。
  • 强大搜索： 支持关键词模糊匹配搜索以及按一个或多个标签进行过滤，帮助您快速找到所需信息。
  • 智能标签： 基于记录内容，由 AI 辅助生成建议标签，方便分类和检索。
  • 使用统计： 提供知识库的总记录数、标签总数以及热门标签等统计信息。
  • 本地存储： 所有数据都安全地存储在您的本地计算机用户目录下的特定文件夹中，保证数据隐私。
  • 并发安全： 设计支持多线程访问，确保并发操作时的稳定性。

安装步骤：

  1. 首先确保您的系统安装了 'uv' 包管理器。这是一个现代化的 Python 包管理器，可以显著提高安装速度。如果您没有安装 'uv'，可以通过以下命令安装（需要 curl）： 
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    安装完成后，请确保 'uv' 命令已添加到您的系统 PATH 中。
  2. 克隆本项目仓库到您的本地计算机： 
    git clone https://github.com/fak111/local_store_mcp.git
  3. 进入克隆下来的仓库目录： 
    cd local_store_mcp
  4. 使用 'uv' 安装项目所需的所有依赖： 
    uv sync

服务器配置：

本 MCP 服务器需要由支持 MCP 协议的客户端应用来启动和管理。您需要在您的 MCP 客户端应用的配置中添加本服务器的信息，以便客户端知道如何启动并连接到它。典型的配置会包含以下信息：

  • 一个唯一的服务器标识符：例如 'knowledge-vault'。
  • 启动命令 ('command')：指定用于启动服务器的可执行文件路径。在本例中，启动命令是 'uv'。
  • 启动参数 ('args')：传递给启动命令的参数列表。对于本项目，参数应为 '["--directory", "/path/to/your/local_store_mcp", "run", "python", "start_server_new.py"]'。请务必将 '/path/to/your/local_store_mcp' 替换为您实际克隆本仓库的完整文件路径。 '--directory' 参数告诉 uv 在哪里查找项目，'run python start_server_new.py' 则是实际执行服务器启动脚本的命令。
  • 工作目录 ('cwd')：指定服务器应在其下运行的工作目录。通常应设置为仓库的路径，例如 '/path/to/your/local_store_mcp'。同样，请替换为您的实际路径。
  • 描述 ('description')：一个简短的文本描述，用于客户端应用中显示服务器的功能，例如 "本地知识管理 MCP 服务器"。

具体的配置格式和位置取决于您使用的 MCP 客户端应用。请查阅您客户端应用的文档，找到添加和配置 MCP 服务器的说明。

基本使用方法：

配置并重启您的 MCP 客户端应用后，客户端应该能够识别并连接到 Local Store MCP 服务器。您现在可以通过与客户端对话的方式来利用服务器的功能。以下是一些示例指令（实际交互方式可能因客户端的自然语言处理能力而异）：

  • 存储知识： 您可以说 "存储一个编程技巧：使用 Python 的装饰器可以方便地修改函数行为" 或类似的指令。客户端会调用服务器的 'store_knowledge' 工具。
  • 搜索知识： 您可以说 "搜索关于机器学习的知识" 或 "查找标签是技术和学习的记录"。客户端会调用 'search_knowledge' 或 'search_by_tags' 工具。
  • 查看统计： 您可以说 "显示我的知识库统计" 或 "告诉我知识库的使用情况"。客户端会调用 'get_stats' 工具。
  • 获取最近记录： 您可以说 "列出我最近保存的知识"。客户端会调用 'list_recent' 工具。
  • 获取详情： 如果您知道某条记录的 ID，可以说 "获取 ID 是 abc-def-ghi 的记录详情"。客户端会调用 'get_knowledge' 工具。

数据位置：

您的知识记录文件默认存储在您的用户主目录下，具体路径是 '~/.knowledge-vault/knowledge.jsonl'。这是一个 JSON Lines 格式的文件，每行都是一个独立的 JSON 对象，代表一条知识记录。

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