项目简介

Knolia连接服务是Knolia平台的一部分，它是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，专注于为用户提供深度、基于AI向量匹配的关系推荐功能。它允许用户创建详细的连接档案，并将档案内容转化为向量嵌入，以便进行高效的语义相似度匹配。服务使用FastMCP构建，后端数据存储于Supabase（利用pgvector），并依赖OpenAI进行向量生成。

主要功能点

• 创建用户连接档案: 允许用户提交个人信息，生成并存储向量嵌入。
• 更新用户连接档案: 修改现有用户档案，并更新向量嵌入。
• 删除用户连接档案: 从系统中移除用户的连接档案。
• 查找匹配项: 基于用户的向量嵌入，计算与其他用户的相似度，并返回最相似的潜在匹配列表。

安装步骤

1. 克隆仓库。
2. 安装Python依赖库：运行命令 'pip install -r requirements.txt'。
3. 配置环境变量：在项目根目录下创建 '.env' 文件，并填入Supabase和OpenAI的API密钥及URL等必要配置信息。
4. 运行服务器：在终端中执行 'python connect_mcp_server/main.py' 命令启动服务器。 (也可使用Uvicorn进行开发调试：'python -m uvicorn connect_mcp_server.main:mcp --reload')

服务器配置

MCP客户端需要配置该服务器才能与之通信。以下是客户端配置的关键信息（非代码，供参考）：

• server name: 'Knolia连接服务' (该MCP服务器的标识名称)
• command: 'python' (启动服务器的可执行程序)
• args: '["connect_mcp_server/main.py"]' (传递给command的参数，指定要执行的主脚本文件)
• transport: 'stdio' (服务器与客户端通信的传输协议，此处为标准输入输出)
• description: 'Knolia关系匹配MCP服务器' (该服务器功能的简要描述)

请将这些信息填入你的MCP客户端的服务器配置中。

基本使用方法

该服务器主要由兼容的LLM客户端或MCP Orchestrator调用。LLM客户端可以通过MCP协议向服务器发送请求，调用如 'create_profile'、'update_profile'、'delete_profile' 来管理用户档案，或调用 'find_matches' 工具来获取潜在匹配列表。客户端通常会根据用户的意图或应用流程来决定何时调用这些工具。