Motoko Context Lake MCP Server Suite

关键词

知识管理上下文湖文档索引实体管理AI 集成

使用说明（Markdown 格式）

项目简介

  • 该仓库实现了若干 MCP 服务器，围绕 Motoko 的 Context Lake 架构，提供结构化的实体操作、文档库索引、报告存储等能力，供大语言模型通过 MCP 客户端进行标准化的资源访问、工具调用和提示渲染。

主要功能点

  • Batou MCP 服务器：提供结构化实体操作工具（如 list_entities、get_entity、create_entity、更新删除等），通过 JSON-RPC 调用执行，支持工作区的实体管理与前端编辑流程的规范化。
  • Library MCP 服务器：提供库文件的上传、处理、索引、查询、文档提取、主题和文档导航等能力，支持将库中的内容映射为工作区的结构化实体。
  • Reports MCP 服务器：提供报告的创建、获取、列举、比较、最近报告等能力，适用于将分析结果以可审计的形式存档。
  • Tachikoma、Major、以及相关工具模块：提供工作区维护、示例工具、脚本自动化等功能，为 MCP 服务器提供辅助能力（如对话系统的技能同步、场景化工具、文档导出等）。
  • 基于 stdio 的传输：所有 MCP 服务器通过 stdio transport 与客户端通信，遵循 MCP 的请求/响应模型，具备工具注册、能力声明、会话管理等能力。

安装步骤（简要）

  • 各 MCP 服务器分开部署：Batou、Library、Reports 等均包含独立的 Python 环境与入口。
  • 目录及入口：每个服务器都具备独立的 main()/server 启动入口，在相应目录执行即可启动。
    • Batou：在 motoko/batou 目录，通过 uv run batou 启动；端口与传输按 MCP 标准配置。
    • Library：在 motoko/library 目录，通过 uv run library 启动。
    • Reports：在 motoko/reports 目录，通过 uv run reports 启动。
  • 运行前提：确保 Python 运行环境就绪，相关子模块依赖通过各自的环境配置安装。
  • 权限与环境：启动时通过环境变量 WORKSPACE_PATH 指向工作区根路径，部分组件会自动注入该变量到 MCP 服务器的环境中，以便定位工作区。

服务器配置（给 MCP 客户端的启动配置示例，JSON 格式） { "servers": [ { "name": "batou", "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/motoko/batou", "batou"], "env": { "WORKSPACE_PATH": "/path/to/motoko/batou_workspace" } // Batou MCP 服务器用于结构化实体操作 }, { "name": "library", "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/motoko/library", "library"], "env": { "WORKSPACE_PATH": "/path/to/motoko/library_workspace" } // Library MCP 服务器用于库文件管理与索引 }, { "name": "reports", "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/motoko/reports", "reports"], "env": { "WORKSPACE_PATH": "/path/to/motoko/reports_workspace" } // Reports MCP 服务器用于报告的存储与检索 } ] } 说明：以上 JSON 仅为示意，具体路径需按实际部署环境配置；MCP 客户端通过该配置信息建立与服务器的连接并按照 MCP 协议发送请求。

基本使用方法

  • 启动与连接
    • 在各服务器的目录中按照 README 提供的方式启动，例如 Batou 使用 uv run batou。
    • 将 WORKSPACE_PATH 指向对应工作区根目录，以便服务器访问本地实体与文档结构。
  • 使用场景
    • 通过 MCP 客户端向 Batou 服务器发出结构化实体相关请求（如创建、查询、更新、删除实体）。
    • 通过 Library 服务器进行文档库的上传、索引、查询和链接工作区实体。
    • 通过 Reports 服务器管理分析报告的存储、检索与对比。
  • 交互模式
    • MCP 服务器遵循 JSON-RPC 风格请求/响应，客户端可按需调用 list_tools、call_tool 等工具，以及订阅/接收服务器通知与结果。
  • 基本注意事项
    • 保证工作区路径正确配置，避免跨目录访问。
    • 对于敏感内容，确保工作区权限与访问控制满足安全需求。

关键词
知识管理, 上下文湖, 文档索引, 实体管理, AI 集成

分类ID
6

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