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Smallest.ai 集成知识库管理API 网关LLM 后端服务AI 应用上下文

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器，用于连接 LLM (大型语言模型) 客户端与 Smallest.ai 的知识库管理 API。它提供了一套标准化的接口，允许 LLM 通过 MCP 协议访问和管理 Smallest.ai 平台上的知识库。

主要功能点

  • 知识库管理工具: 提供标准化的工具接口，用于列出所有知识库、创建新的知识库以及获取特定知识库的详细信息。
  • API 集成: 将 MCP 请求转换为对 Smallest.ai API 的调用，并处理响应和错误。
  • 文档资源: 提供一个可供客户端通过 MCP 访问的文档资源 ('docs://smallest.ai')，其中包含可用的工具及其使用说明。
  • Prompt 模板: 定义了用于创建知识库等操作的 Prompt 模板，简化客户端的交互。

安装步骤

  1. 克隆仓库到本地。
  2. 进入项目目录。
  3. 确保已安装 Node.js (18+) 或 Bun runtime。推荐使用 Bun 以获得更好的性能。
  4. 安装项目依赖： 
    bun install
# 或者使用 npm/yarn:
# npm install
# yarn install
  5. 在项目根目录创建 '.env' 文件，并添加你的 Smallest.ai API 密钥： 
    SMALLEST_AI_API_KEY=your_api_key_here
  6. （可选）在项目根目录创建或修改 'config.ts' 文件，配置 API Key 和基础 URL。通常只需 '.env' 文件即可。

服务器配置

该 MCP 服务器被设计为由 MCP 客户端作为子进程启动，并通过标准输入/输出 (Stdio) 进行通信。

对于 MCP 客户端而言，连接此服务器所需的配置信息如下：

  • 服务器名称 (server name): "Smallest.ai MCP Server"
  • 传输协议 (transport protocol): Stdio
  • 启动命令 (command): 启动服务器的可执行命令，例如 '"bun"' 或 '"node"'。
  • 启动参数 (args): 传递给启动命令的参数列表，用于运行服务器主程序。对于本项目，参数应为 '["run", "index.ts"]'。

MCP 客户端可以使用这些信息通过 Stdio 连接到服务器。

基本使用方法

安装和配置完成后，可以通过以下命令启动服务器（通常由 MCP 客户端自动执行）：

bun run index.ts
# 或者使用 node:
# node dist/index.js # 如果使用 TypeScript 编译后运行

启动后，MCP 客户端即可通过 Stdio 协议与服务器通信，并调用其提供的工具和访问资源。

例如，LLM 客户端可以通过调用以下工具来进行知识库管理：

  • 调用 'listKnowledgeBases' 工具：获取用户在 Smallest.ai 上的所有知识库列表。
  • 调用 'createKnowledgeBase' 工具：创建新的知识库，需要提供知识库的名称和描述作为参数。
  • 调用 'getKnowledgeBase' 工具：获取特定知识库的详细信息，需要提供知识库的 ID 作为参数。

客户端还可以访问 'docs://smallest.ai' 资源来获取关于这些工具的详细文档和使用示例。

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AI与计算

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