Knowledge Context Protocol (KCP) MCP 服务器实现集合

关键词

知识图谱资源管理工具集成提示渲染跨语言桥接

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • 该仓库提供多语言实现的 MCP 服务器，用于把 knowledge.yaml 声明的知识单元暴露为 MCP 的 Resources（资源）、Tools（工具）与 Prompts（提示）。服务器通过 JSON-RPC 风格的交互，与 LLM 客户端对话，支持会话管理、能力声明以及多传输传输通道（如标准输入/输出、SSE、WebSocket 等）。同时实现了知识清单合并、资源读写、工具调用以及提示渲染等核心功能，适合作为后端上下文服务框架。

  • 主要功能点

    • 解析并暴露 knowledge.yaml，构建 KnowledgeManifest、KnowledgeUnit、Relationship 等模型，并暴露成 MCP 资源集合。
    • 提供 MCP 工具（如 search_knowledge、get_unit、get_command_syntax），LLM 客户端可调用外部功能。
    • 提供 MCP 提示（Prompt），如 sdd-review、kcp-explore，用于对话中获取上下文或指引。
    • 支持 sub-manifests 的合并，主清单与子清单单位合并，主清单优先。
    • 提供多语言实现路径：TypeScript、Python、Java，且包含相互对应的映射逻辑，确保跨语言一致性。
    • 实现严格的校验与相应的验证反馈（warnings、errors），并可在启动时输出。
    • 提供命令行界面和库 API，便于直接运行或嵌入到应用中。
    • 提供多种传输选项：stdio、SSE、HTTP 等，方便在不同运行环境中接入 MCP 客户端。
    • 提供辅助工具：生成知识 Instructions（指令文档）、Agent 文件、分文件的指令集等，便于集成到开发流程。

  • 安装与运行（各语言路径可选）

    • TypeScript/Node.js
      • 安装依赖并构建后运行：如 npm install / yarn install，然后运行相应的入口（例如通过 CLI 或作为库导入）。
    • Python
      • 安装依赖（如需要的 mcp 包、yaml、pydantic 等），通过桥接模块运行服务器（如 python -m kcp_mcp --help / 直接运行）。
    • Java
      • 使用 Maven/Gradle 构建后打包为可执行 Jar，运行 Java CLI 启动服务器。
    • 跨语言共性
      • 选择 knowledge.yaml 作为入口清单，确保 knowledge.yaml 与单元文件在正确路径下，必要时提供 sub-manifests 路径。

  • 服务器配置（客户端配置示例，JSON 格式） 说明：MCP 客户端需要知道如何启动并连接到服务器。下面是一个 accuracy 较高的示例，实际值应基于你从 knowledge.yaml 解析得到的 project slug 和实际部署路径来填写。该配置仅用于 MCP 客户端连接服务器时的命令与参数说明，不属于服务端代码。

    { "server_name": "kcp-test-project", "command": "kcp-mcp", "args": [ "knowledge.yaml", "--transport", "stdio" ], "sub_manifests": [], "commands_dir": null }

    说明：

    • server_name：服务器的名称，通常与 knowledge.yaml 所在项目的 slug 有关（示例中使用 test-project 的 slug 形式）。
    • command：用于启动 MCP 服务器的命令名称，如 kcp-mcp。
    • args：启动服务器所需的参数列表，通常包含知识清单文件路径以及传输类型等。
    • sub_manifests：若有子清单合并时的路径列表（可选）。
    • commands_dir：若启用命令清单（用于 get_command_syntax）时的目录路径（可选）。

  • 基本使用方法

    1. 准备阶段
      • 确保 knowledge.yaml 和相关单元内容存在，并按规范组织（可选使用子清单）。
      • 选择合适的语言实现路径（TypeScript/Python/Java），并安装相应运行环境和依赖。
    2. 启动 MCP 服务器
      • 以知识清单为入口启动对应语言实现的服务器（如运行 kcp-mcp 命令或通过库调用）。
      • 服务器会暴露资源、工具与提示，供 MCP 客户端通过 JSON-RPC 访问。
    3. 使用 MCP 客户端
      • 通过 JSON-RPC 客户端调用：资源列表、读取资源、调用工具、获取提示等。
      • 客户端需要提供服务器启动命令和参数（如上面的 JSON 配置示例）来进行连接。
    4. 扩展与集成
      • 可以通过 sub-manifests 合并额外单位，从而扩展知识图谱。
      • 可以通过 generateInstructions/generateAgentFile 等工具生成文档与代理文件，便于团队协作与自动化集成。

  • 关键词 知识图谱、资源管理、工具集成、提示渲染、跨语言桥接

  • 分类（选择性推荐） 1 - 开发者工具

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