lxd-knowledge-test-mcp 0.1.0

Personal knowledge base RAG MCP server — index local markdown/txt files, search via vector similarity

knowledge-mcp

把私有笔记变成可检索的向量库，每次和 AI 助手对话时自动补全上下文。

快速开始

# 1. 安装
pip install knowledge-mcp

# 2. 创建知识库目录
mkdir my-knowledge-base && cd my-knowledge-base
mkdir data  # 放入你的 .md / .txt 文件

# 3. 配置 MCP 客户端（见下方"注册到 AI 助手"）

# 4. 索引文件（在 AI 助手中）
# knowledge_index data/

# 5. 提问即可自动检索

注册到 AI 助手

在项目根目录创建 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-base": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "knowledge_mcp"],
      "cwd": "."
    }
  }
}

支持的 AI 客户端：Claude Code、Cursor、以及所有支持 MCP 协议的工具。

Claude Code 用户可在 settings.json 中设置 "enabledMcpjsonServers": ["knowledge-base"] 跳过每次的确认弹窗。

工作原理

用户提问 → AI 客户端判定需检索 → 调用 knowledge_search
         → 查询向量化（BGE-small-zh-v1.5）
         → LanceDB 向量相似度搜索
         → 返回 top-5 相关文本片段
         → AI 客户端组装 prompt + 检索结果 → 生成回答

提供的 MCP 工具

工具	功能
knowledge_search	搜索知识库，返回相关文本片段及元数据
knowledge_index	索引文件或目录（支持 .md / .txt，SHA256 增量检测）
knowledge_list	列出已索引的文档及统计
knowledge_remove	按源文件移除索引
knowledge_stats	全局索引统计

配置

通过环境变量覆盖默认值：

变量	默认值	说明
KNOWLEDGE_MCP_DATA_DIR	data	知识库文件目录
KNOWLEDGE_MCP_DB_PATH	db	向量库存储目录

技术选型

环节	选型	理由
Embedding	BGE-small-zh-v1.5	本地运行，512维，中英文良好
向量库	LanceDB	嵌入式零部署，支持元数据过滤、增量 CRUD
MD 解析	markdown-it-py	token stream 正确处理嵌套标题和代码块
分块	标题感知 + 代码块原子化	按 h2/h3 切分，代码块绝不切割
集成框架	FastMCP	MCP 官方 Python SDK，stdio 传输

开发

git clone <repo-url>
cd personal-knowledge-base
pip install -e .
# 将 .mcp.dev.json 的内容覆盖到 .mcp.json（或直接用全局 ~/.mcp.json 配绝对路径）