Synaptiq MCP 服务器

关键词

知识图谱代码分析本地推理AI代理集成工具与资源管理

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • Synaptiq MCP 服务器是在本仓库中实现的 MCP 服务端组件，提供对资源、工具、提示模板等的托管与执行能力，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，帮助 LLM 客户端获得结构化的上下文与功能访问。

  • 主要功能点

    • MCP 服务器核心：实现模型上下文协议（MCP）的资源、工具、提示模板等的注册、查询与执行调度。
    • JSON-RPC 通信：服务器暴露标准的 JSON-RPC 接口，处理请求并返回结构化的 JSON 响应或通知。
    • 会话与能力声明：服务器负责会话管理、能力/服务声明，以及权限与安全相关的扩展点。
    • 多传输协议支持：内置对标准传输协议的支持，如 StdIO、SSE、WebSocket，以适应不同客户端场景。
    • 本地知识服务：依托本地存储（如知识图谱、资源和工具的注册表）提供数据访问、工具执行与提示渲染。
    • 与源码分析生态的整合：在存储后端、查询、图谱渲染等方面，便于 AI 客户端进行资源读取、查询推理与调用外部工具。

  • 安装步骤

    • 确保使用的运行环境为 Python 3.11+。
    • 克隆/获取代码到本地环境。
    • 安装依赖并准备环境（可参照仓库提供的开发/安装文档进行全量/分步安装）。
    • 安装完成后，可以使用仓库提供的入口命令来启动 MCP 服务器，例如通过 CLI 启动命令来启动“serve”模式，或直接以 MCP 流式传输（stdout/stdio）方式启动。

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的最小配置）

    • 说明：MCP 客户端需要知道服务器的启动命令及参数，以便建立连接。以下为符合仓库实现的示例配置信息（仅作描述，不作为可执行代码块呈现）。
    • 配置示例（JSON，含 server name、command、args 等字段）： { "mcpServers": { "synaptiq": { "name": "synaptiq", "command": "synaptiq", "args": ["serve", "--watch"] } // 如需禁用热更新，可改为 ["serve"]，不带 --watch } }
    • 说明：
      • server 名称：synaptiq，用于在客户端配置中引用该 MCP 服务器。
      • command：实际启动 MCP 服务器的命令（这里为“synaptiq”）。
      • args：启动参数；在示例中为 ["serve", "--watch"]，表示以守护模式并启用实时变更监听。如果需要无监听模式，可用 ["mcp"] 的形式启动（具体以仓库提供的 CLI 接口为准）。
    • 注：客户端无需知道服务器的实现细节，只需具备以上启动信息即可建立 MCP 连接。

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器：按配置中指定的命令与参数启动（例如该仓库的示例为“synaptiq serve --watch”）。
    • 客户端连接：将服务器信息写入对应客户端的 MCP 设置中（如 Claude Code/Cursor 的 MCP 设置）。
    • 通过 MCP 提供的工具/资源/查询接口向 AI 代理提供可用的上下文、函数能力及资源访问能力。
    • 运行过程中的监控与日志：关注服务器输出与日志，确保稳定性与并发处理能力。

  • 其他说明

    • MCP 服务器核心职责包括：托管和访问资源（Resources）、注册与执行 Tools、定义与渲染 Prompts，以及通过 JSON-RPC 与客户端通信。重点在于为 LLM 应用提供安全、可扩展的后端上下文服务框架。

服务器信息

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