MCP Server

这是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供对 AiCore 知识管理 API 的访问。

快速开始

推荐直接参考 MCP配置说明，无需进行以下操作。

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

# Linux/macOS
export AI_CORE_BASE_URL="http://localhost:8080/api/v1"
export AI_CORE_API_KEY="your_api_key_here"

# Windows PowerShell
$env:AI_CORE_BASE_URL="http://localhost:8080/api/v1"
$env:AI_CORE_API_KEY="your_api_key_here"

# Windows CMD
set AI_CORE_BASE_URL=http://localhost:8080/api/v1
set AI_CORE_API_KEY=your_api_key_here

3. 运行服务器

推荐方式 - 使用主入口点：

python main.py

其他运行方式：

# 使用原始启动脚本
python run_server.py

# 使用便捷脚本
python run.py

# 直接运行服务器模块
python ai_core_mcp_server.py

# 作为 Python 模块运行
python -m ai_core_mcp_server

4. 命令行选项

python main.py --help                 # 显示帮助信息
python main.py --check-only           # 仅检查环境配置
python main.py --verbose              # 启用详细日志
python main.py --version              # 显示版本信息

安装为 Python 包

开发模式安装

pip install -e .

安装后可以使用命令行工具：

ai-core-mcp-server
# 或
ai-core-server

生产模式安装

pip install .

构建分发包

# 使用 setuptools
python setup.py sdist bdist_wheel

# 使用现代构建工具
pip install build
python -m build

测试模组

运行测试脚本验证模组是否正常工作：

python test_module.py

功能特性

该 MCP 服务器提供以下工具：

空间管理

• create_tenant - 创建新空间
• list_tenants - 列出所有空间

知识库管理

• create_knowledge_base - 创建知识库
• list_knowledge_bases - 列出知识库
• get_knowledge_base - 获取知识库详情
• delete_knowledge_base - 删除知识库
• hybrid_search - 混合搜索

知识管理

• create_knowledge_from_url - 从 URL 创建知识
• list_knowledge - 列出知识
• get_knowledge - 获取知识详情
• delete_knowledge - 删除知识

模型管理

• create_model - 创建模型
• list_models - 列出模型
• get_model - 获取模型详情

会话管理

• create_session - 创建聊天会话
• get_session - 获取会话详情
• list_sessions - 列出会话
• delete_session - 删除会话

聊天功能

• chat - 发送聊天消息

块管理

• list_chunks - 列出知识块
• delete_chunk - 删除知识块

故障排除

如果遇到导入错误，请确保：

1. 已安装所有必需的依赖包
2. Python 版本兼容（推荐 3.10+）
3. 没有文件名冲突（避免使用 mcp.py 作为文件名）

调用效果