Modular RAG MCP Server

使用说明（Markdown 摘要）：

• 项目简介

  • Modular RAG MCP Server 是一个为大模型/AI 应用设计的后端服务框架，聚焦提供可管理的资源、可调用的工具、以及可渲染的 Prompt 模板，帮助 AI 客户端在对话中获取实时上下文与能力。

• 主要功能点

  • MCP 协议集成：标准化接口，客户端通过 JSON-RPC 与服务器交互，注册与执行工具、读取资源、获取 Prompts 等能力。
  • 资源管理与数据访问：统一管理检索与知识库资源，支持文档、嵌入、向量存储等数据源。
  • 工具注册与执行：将检索、问答、推理等流程封装为工具，LLM 客户端可按需调用。
  • 提示模板渲染：支持基于上下文的 Prompt 模板渲染与自定义交互模式。
  • 可观测性与监控：结构化日志、追踪与评估指标集成，便于调试与性能分析。
  • 多传输协议扩展：设计目标支持 Stdin/Stdout、Server-Sent Events、WebSocket 等传输模式，提升集成灵活性。
  • 会话与能力声明：服务器端会话管理与能力声明，确保安全、可扩展的上下文服务。

• 安装步骤

  • 克隆仓库并在虚拟环境中安装依赖（requirements.txt 中列出所需包）。
  • 配置环境与依赖项（如向量存储、嵌入模型、LLM 提供方等相关设置）。
  • 启动服务：运行入口（示例中以 main.py 为入口）以启动 MCP Server。

• 服务器配置（供 MCP 客户端使用的配置描述）

  • MCP 客户端需要提供服务器启动信息（用于并行化/自动化部署的配置，非客户端代码本身）。
  • 关键字段示例与含义（非代码格式描述，便于理解）：
    • server_name：服务器唯一名称，建议与部署环境一致，例如 "modular-rag-mcp-server"。
    • command：启动服务器的命令，通常为 "python"。
    • args：启动命令的参数列表，例如 ["src/main.py", "--config", "config/settings.yaml"]，用于加载服务器配置与启动入口。
    • working_directory（可选）：服务器工作目录，确保依赖和模块路径正确解析。
    • transport（可选）：通信传输方式，如 "stdio"、"sse"、"websocket" 等，用于镜像 MCP 客户端与服务器之间的连接方式。
  • 注：以上字段用于 MCP 客户端对服务器的部署与连接，客户端本身通常只需要了解服务器的启动配置即可，不需要直接修改服务器端代码。

• 基本使用方法

  • 启动：按照服务器配置启动服务器进程，服务器将对外提供 MCP 的上下文服务入口（资源/工具/ prompts）。
  • 访问与集成：LLM 客户端通过 MCP 协议进行资源读取、工具调用和提示模板获取，服务器应返回标准的 JSON-RPC 响应或通知。
  • 监控与调试：结合日志、追踪与指标体系，监控请求链路、能力声明与各模块性能。

• 运行与测试建议

  • 参考仓库中的 DEV_SPEC.md 与 README 了解设计理念与部署建议。
  • 使用仓库自带的单元测试覆盖 MCP 协议、工具、向量存储、RAG 流程等关键路径，确保服务器端组件的协作正确。

• 额外信息

  • 项目结构包含 MCP 服务端核心模块、将资源/工具/ Prompt 抽象化的能力、以及多种工具实现示例，便于扩展新资源、工具与模板。