关键词

上下文服务数据流管理AI后端Kwil数据库数据聚合

项目简介

TN Node 是 TRUF.NETWORK 的基础数据库层，它基于 Kwil 数据库框架构建。其核心职责是为 AI 客户端提供结构化和非结构化数据的上下文信息，并支持通过标准化协议（Model Context Protocol, MCP）进行访问和功能调用。通过管理数据流、处理数据查询和更新，以及集成缓存和数据消化等扩展功能，TN Node 旨在提供一个可扩展、安全且高效的上下文服务框架。

主要功能点

  • 数据流管理： 部署、初始化、插入、查询和检索数据流，支持原始数据流和组合数据流。
  • 上下文查询： 提供灵活的数据查询接口，包括按时间范围获取记录、索引值、索引变化，以及查询最新或最早记录。
  • 分类体系 (Taxonomy) 管理： 定义和管理数据流之间的关系及权重，支持复杂的数据聚合模式。
  • 权限与可见性控制： 细粒度控制数据流的读写权限及组合权限，确保数据安全和访问合规。
  • 数据消化 (Digest)： 自动处理和优化历史数据，生成OHLC（开盘、最高、最低、收盘）等摘要信息，提高查询效率。
  • 缓存机制： 支持对查询结果进行缓存，显著提升重复查询的响应速度和性能。
  • 角色管理： 提供创建、授予、撤销和管理用户角色的能力，以控制系统操作和数据访问。

安装步骤

该项目作为 TRUF.NETWORK 的核心节点，推荐使用以下方式进行部署：

  1. AMI 部署（推荐初学者）：
    • 访问 TRUF.NETWORK 提供的 Amazon Machine Image (AMI) 部署指南。
    • 按照指南中的说明，在 AWS 环境中快速启动一个预配置的 TN Node 实例。
  2. 手动设置（适合高级用户）：
    • 遵循详细的节点操作指南，手动配置基础设施并安装 Kwil 框架及 TN Node。这通常包括设置 PostgreSQL 数据库、配置 Kwil Node 和相关的扩展。
  • 请参考官方文档中提供的详细部署选项，选择最适合您需求的部署方式。

服务器配置（MCP客户端连接信息）

MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的连接信息，以便建立通信。以下是一个典型的 JSON-RPC 配置示例：

{
  "server_name": "TRUF.NETWORK MCP",
  "command": "path/to/tn_node_executable",
  "args": [
    "--config", "/path/to/tn_node_config.yaml",
    "--rpc-address", "0.0.0.0:8484",
    "--chain-id", "kwil-testnet"
  ],
  "env": {
    "LOG_LEVEL": "info",
    "KWILD_DB_HOST": "localhost",
    "KWILD_DB_PORT": "5432",
    "KWILD_DB_USER": "kwil",
    "KWILD_DB_PASS": "kwil",
    "KWILD_DB_NAME": "kwil"
  }
}
  • 'server_name': MCP 服务器的友好名称，例如 "TRUF.NETWORK MCP"。
  • 'command': TN Node 可执行文件的绝对路径。这通常是 Kwil 节点编译后的二进制文件，经过 TRUF.NETWORK 的定制化。
  • 'args': 启动 TN Node 服务器时需要传递的命令行参数。
    • '--config /path/to/tn_node_config.yaml': 指定服务器的配置文件路径。
    • '--rpc-address 0.0.0.0:8484': 指定 JSON-RPC 接口监听的地址和端口。
    • '--chain-id kwil-testnet': 指定 Kwil 网络的 Chain ID。
  • 'env': 启动服务器时需要设置的环境变量，例如数据库连接信息和日志级别。
    • 'LOG_LEVEL': 日志输出级别。
    • 'KWILD_DB_HOST', 'KWILD_DB_PORT', 'KWILD_DB_USER', 'KWILD_DB_PASS', 'KWILD_DB_NAME': Kwil 数据库连接参数。

基本使用方法

一旦 TN Node 作为 MCP 服务器启动并运行，AI 客户端可以通过 JSON-RPC 协议与其通信，执行以下操作：

  1. 查询数据资源： 发送请求以获取特定数据流在特定时间范围内的记录或索引值。例如，请求某个金融指标的历史数据。
  2. 调用工具功能： 触发服务器上注册的工具，如设置新的数据流分类 (taxonomy) 或修改权限策略。
  3. 获取 Prompt 模板： 请求自定义的 Prompt 模板，以便 LLM 能够以特定格式生成交互内容。

客户端将以 JSON-RPC 请求的形式发送这些操作，服务器将返回相应的 JSON-RPC 响应。具体的请求参数和响应结构将遵循 MCP 协议标准。

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AI与计算

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