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项目简介 SeerLord MCP 服务端是一个面向 LLM 客户端的后端框架，遵循 MCP（Model Context Protocol）标准，核心职责包括托管并管理资源、注册并执行工具、定义和渲染 Prompt 模板，以及通过 JSON-RPC 与客户端进行请求-响应通信。系统支持异步后端、插件化能力、会话管理以及多种传输协议，旨在为大语言模型应用提供可扩展、可控的上下文与功能服务。
主要功能点
- MCP 基础能力
  - 以 JSON-RPC 形式处理资源读取、工具调用、Prompts 获取等请求。
  - 会话管理与能力声明，支持跨插件协作的上下文服务。
- 资源、工具与 Prompts 管理
  - 资源（Resources）托管与访问能力，工具（Tools）注册与执行，以及 Prompt 模板的定义与渲染。
- 插件生态
  - 丰富的内置插件（如 markdown 转换、新闻、漫画生成、知识图谱等）通过 MCP 服务暴露工具和能力。
- 多传输协议与 streaming
  - 支持 Stdio、SSE、WebSocket 等传输模式，方便与不同类型的客户端对接。
- 安全与运维
  - 包含会话隔离、权限声明、以及基于令牌与 API Key 的安全管控（在 API 层和 MCP 层均有实现要素）。
- 存储与检索
  - 集成向量存储（Qdrant）与图数据库（Neo4j）等，提供 RAG、GraphRAG 等能力，支撑复杂的上下文推理与知识推断。
安装步骤
- 先决条件
  - Python 3.11+、Node.js（如需 Admin 控制台）、PostgreSQL（可选，用于持久化）、Qdrant（可选，用于向量存储）、Neo4j（可选，用于图知识库）等。
- 安装
  - 使用 Poetry 或 pip 安装依赖（仓库中提供了多环境的依赖分布，按需安装）。
- 启动
  - 直接运行后端服务入口（如使用 readme 中给出的方式）：
    - python run.py
    - 或者 python -m server.main
- 配置
  - 复制并修改 .env（请按需配置 LLM 提供商、数据库、向量存储等关键参数）。
  - MCP 与 API 的鉴权与访问 Key 通过环境变量与请求头进行管理。
服务器配置（MCP 客户端需提供的启动信息）说明：以下为示例配置，实际使用时请根据环境调整命令与参数。MCP 客户端需要的仅是 server name、command、args，其他字段可由客户端自行处理。
- server_name: "seerlord-mcp-server"
- command: "python"
- args: ["run.py"] 备注：该配置表示通过 Python 解释器执行 run.py 来启动 MCP 服务器。若你使用其它入口，请保持 server_name 一致并将命令指向正确的启动入口。
基本使用方法
- 客户端通过 JSON-RPC 向 MCP 服务器发起请求（如读取资源、调用工具、获取 Prompt 等），服务器返回标准 JSON-RPC 响应或通知。
- 使用多插件协作的能力时，客户端可指定目标工具或目标插件，服务器将通过注册的工具、插件实现统一的上下文交换和能力调用。
- 如需调试，可查看健康接口、文档接口及日志输出，确保 MCP 流程与插件编排按预期工作。
额外说明
- 本仓库包含完整的 MCP 服务端实现及多种 MCP 子服务（Markdown 转换、新闻、知识图谱、PPT/DOCX/PDF 转换、漫画生成、屏幕输出流等），以实现端到端的 MCP 服务能力。
- 如需深入自定义，请参考各模块的 MCP 服务注册、请求处理及工具实现部分，了解如何扩展资源、工具与提示模板。

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