ChromaDB 知识图谱 MCP 服务器

关键词

知识图谱向量检索语义查询实体关系图数据库

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项目简介

  • 该仓库实现了一个基于 MCP 的服务端，围绕一个知识图谱构建，使用 ChromaDB 作为后端存储与向量化检索，向 MCP 客户端提供对实体、关系、以及语义查询的接口。

主要功能点

  • 实体管理：创建实体、添加观测、删除观测、删除实体
  • 关系管理：创建关系、删除关系
  • 查询能力：按语义查询实体、按实体名打开并获取相关信息、读取整张图谱
  • 数据存储与检索：使用 ChromaDB 的持久化存储和向量检索能力进行语义匹配
  • MCP 接口实现：通过 @mcp.tool() 装饰的函数暴露工具，符合 MCP 的工具执行语义

安装步骤

  • 环境准备：需要 Python 3.x、Chromadb 及 MCP 库及其依赖
  • 获取代码并进入项目目录
  • 安装依赖（示例，实际请按仓库中的依赖说明执行）
    • pip install chromadb
    • pip install mcp
  • 启动服务器
    • 直接运行脚本：scripts/chromadb-mcp/server.py
    • 该脚本中默认使用 stdio 传输，与 MCP 客户端的 JSON-RPC over stdin/stdout 方式通信

服务器配置 MCP 客户端连接该 MCP 服务器的配置示例（JSON 结构，字段含义）： { "serverName": "chromadb-knowledge", "command": "python3", "args": ["scripts/chromadb-mcp/server.py"] } 说明：

  • serverName：在你的 MCP 客户端配置中的服务器名称，建议与服务器实现的用途保持一致
  • command：启动服务器的命令，一般为 Python 解释器
  • args：启动命令所需的参数，这里指向服务器实现脚本的位置 备注：MCP 客户端不需要该仓库内的代码，以上信息仅用于描述如何在客户端侧配置与启动对接的服务器进程

基本使用方法

  • 客户端与服务器的通信方式：通过 JSON-RPC 机制，客户端向服务器请求调用工具、读取数据、执行操作等，服务器返回相应的 JSON-RPC 响应。
  • 常用操作示例（来自实现的工具集合）：
    • 创建实体、添加观测、查询图谱信息等，通过 MCP 客户端以工具调用的方式发起请求
    • 通过 read_graph、search_nodes、open_nodes、read_graph 等工具获取图谱数据
  • 运行与调试要点：
    • 确保 ChromaDB 持久化路径可写
    • 启动服务器后，客户端应通过 MCP 的标准接口与之通信，确保传输通道为 stdio
    • 若遇到依赖或浏览器相关错误，请按照服务器输出的提示安装/配置依赖

服务器信息

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