使用说明

项目简介: Rhubarb 是一个轻量级的 Python 框架，旨在简化使用多模态大型语言模型（LLM）和嵌入模型构建文档和视频理解应用程序的过程。Rhubarb MCP 服务是该框架的后端实现，通过 Model Context Protocol (MCP) 标准化协议，将 Rhubarb 的所有功能（文档分析、视频处理、实体提取、文档分类等）以工具和资源的形式暴露给兼容的 LLM 客户端，如 Cline 或 Claude Desktop。
主要功能点:
- 文档分析: 支持对 PDF、DOCX、TIFF、PNG、JPG 等格式的文档进行问答、流式聊天、总结、结构化数据提取、命名实体识别（NER）和 PII 识别。
- 视频分析: 支持对 MP4、AVI、MOV 等常见视频格式进行总结、实体提取、动作分析和文本提取。
- 上下文管理: 内置会话记忆功能，可在交互中保持聊天历史。
- 可扩展性: 支持自定义系统提示、JSON 模式输出，并可处理大型文档（通过滑动窗口方法）。
- 云原生集成: 原生支持 Amazon Bedrock 模型，并可配置 AWS 认证。
安装步骤: Rhubarb MCP 服务在首次使用时会自动安装，无需单独的安装步骤。您的 MCP 客户端会通过 'uvx' 命令自动获取和安装必要的 Python 包。
服务器配置: 您的 MCP 客户端（例如 Cline）需要一个 JSON 格式的配置来启动 Rhubarb MCP 服务器。以下是您需要配置的关键信息及其说明，请根据您的实际情况进行填写：
1. 服务器名称 (Server Name): 您可以在客户端配置中为 Rhubarb 服务器指定一个易于识别的名称，例如 '"rhubarb"'。
2. 启动命令 (Command): 用于启动服务器的命令，通常是 '"uvx"'。
3. 启动参数 (Args): 一个包含多个字符串的列表，用于指定服务器的启动参数：
  - '"pyrhubarb-mcp@latest"': 这是启动 Rhubarb MCP 服务器的应用程序标识符，表示使用最新版本。
  - '"--aws-profile", "您的AWS配置文件名"': （认证方式之一，与Access Key二选一） 指定用于 AWS 认证的配置文件名称，例如 'my-profile'。
  - '"--aws-access-key-id", "您的Access Key ID"' 和 '"--aws-secret-access-key", "您的Secret Access Key"': （认证方式之一，与AWS Profile二选一） 您也可以选择直接提供 AWS Access Key ID 和 Secret Access Key 进行认证。
  - '"--aws-region", "您的AWS区域"': 指定 Rhubarb 服务器连接 AWS 服务所在的区域，例如 'us-east-1'。
  - '"--default-model", "默认使用的LLM模型"': 设置服务器在处理请求时默认使用的 LLM 模型。例如，'claude-sonnet' 适用于文档分析，'nova-lite' 适用于视频分析。
  - '"--enable-cri"': （可选） 如果需要启用跨区域推理功能，请添加此参数（无需额外值）。
  - '"--default-bucket", "S3桶名"': （可选） 为文档分类功能指定一个默认的 Amazon S3 存储桶名称。
示例（您的 MCP 客户端配置可能类似如下，请将占位符替换为您的实际信息）：
```
{
  "myRhubarbServer": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "pyrhubarb-mcp@latest",
      "--aws-profile", "your-aws-profile-name",
      "--aws-region", "us-east-1",
      "--default-model", "claude-sonnet"
    ]
  }
}
```
基本使用方法: 配置完成后，您可以在 MCP 客户端中直接与 Rhubarb 服务器交互。客户端会自动发现 Rhubarb 服务器提供的工具和资源。您可以通过客户端界面或直接的 JSON-RPC 请求，调用 Rhubarb 提供的工具来执行文档问答、视频分析、实体提取等任务。

例如，要分析一个文档，您可以通过客户端调用 'analyze_document' 工具，并提供 'file_path' （文档的本地路径或 S3 URI）和 'message' （您的请求或问题）参数。服务器将返回处理结果。

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