Qortex MCP 服务器实现

关键词

知识图谱JSON-RPC向量检索图结构学习循环

使用说明（简要、直观，便于开发者快速上手）

  • 项目简介

    • 该仓库实现了一个完整的 MCP 服务器端，除了常用的资源（Resources）管理，还提供了工具（Tools）注册与调用，以及对 Prompt 模板（Prompts）的定义与渲染能力，支持通过 JSON-RPC 与前端/客户端进行标准化通信。
    • 服务器具备会话管理、能力声明，以及对不同传输协议的支持，目标是为大语言模型客户端提供一致、可扩展的上下文服务。

  • 主要功能点

    • 资源与数据访问：托管 concepts/nodes、Edges、Rules 等知识图谱资源，并提供查询接口。
    • 工具注册与调用：对外暴露工具接口，LLM 客户端可通过 MCP 调用外部功能。
    • Prompts/模板：定义和渲染与领域相关的 Prompt 模板，便于 LLM 交互模式的自定义。
    • JSON-RPC 通信：采用标准的 JSON-RPC 协议进行请求/响应传输，便于与多语言客户端对接。
    • 会话与能力：跟踪查询、反馈、学习等生命周期，以及服务器能力声明（如向量检索、嵌入模型、图数据库等）。
    • 传输协议支持：内置对 STDIO、SSE、WebSocket 等传输通道的支持，方便在不同环境中部署。
    • 插件式适配与扩展：包含对多种后端与向量索引的适配器，方便替换实现或扩展新功能。

  • 安装步骤（简化）

    • 将仓库复制到本地环境，确保 Python 运行环境就绪。
    • 安装依赖（如 Python 包管理工具中的依赖清单所列）。
    • 在本地启动 MCP 服务器（服务器入口通过 Python 模块/函数启动，或按需求以独立进程运行服务器入口）。
    • 将 MCP 客户端指向该服务器，通过配置提供的启动信息进行连接。
    • 使用 MCP 提供的接口进行资源查询、工具调用、Prompts 渲染等。

  • 服务器配置（MCP 客户端使用的启动配置，JSON 格式示例） { "server_name": "qortex-mcp", "command": ["python", "-m", "qortex.mcp.server"], "args": [ "--backend", "InMemoryBackend()", // 运行时后端实现或路径 "--embedding-model", "FakeEmbedding()", // 嵌入模型实现（若需要） "--vector-index", "NumpyVectorIndex(dimensions=384)" // 向量索引实现 ], "transport": "stdio" // 可选：stdio、sse、websocket 等 } 说明：

    • server_name：用于标识 MCP 服务器的名称，客户端可据此区分或检索配置。
    • command/args：启动入口及初始化参数，具体参数可根据实际部署的后端实现进行调整。MCP 客户端通常需要这些信息才能连接和初始化服务端能力。
    • transport：指示客户端应如何与服务器建立通信通道，仓库实现通常支持多种传输方式。
    • 以上配置仅为示例，实际部署请参照项目提供的实现细节与文档进行定制。

  • 基本使用方法

    • 启动服务器后，客户端通过 JSON-RPC 请求向服务器发起对资源读取、工具调用和 Prompt 获取等操作。
    • 客户端应在 session 中持续声明能力（如支持的资源、工具集合、Prompts 模板等），并在对话过程中发送请求以获取上下文信息与功能。
    • 在长连接场景（如 WebSocket）中，服务器应维持会话状态、允许并发请求，确保多客户端之间的隔离与安全性。

  • 运行与调试要点

    • 确认服务端已正确加载嵌入模型与向量索引实现，且后端存储可用于跨重启持久化。
    • 如遇通信协议相关问题，检查客户端 JSON-RPC 请求/响应格式是否与服务器实现的协议版本对齐。
    • 使用日志与指标工具监控吞吐、延迟、是否正确记录了查询、反馈以及学习相关的事件。

服务器信息

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