Agentknowledgemcp

🚀 Agent Knowledge MCP 🔍

Agent Knowledge MCP是一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，它将AI助手转变为全面的知识管理系统。该系统集成了Elasticsearch搜索、文件操作、文档验证和版本控制等功能，为用户提供一站式知识管理解决方案。

🚀 快速开始

1. 安装

# 使用uvx安装（推荐）
uvx agent-knowledge-mcp

2. 配置

# 复制并编辑配置文件
cp src/config.json.example src/config.json
nano src/config.json

3. 连接到你的AI助手

Claude Desktop - 添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "agent-knowledge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["agent-knowledge-mcp"]
    }
  }
}

VS Code - 快速安装按钮：

其他AI助手 - 添加类似配置：

{
  "mcp.servers": {
    "agent-knowledge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["agent-knowledge-mcp"]
    }
  }
}

注意：服务器内置了可通过管理工具访问的更新机制。

✨ 主要特性

全面的知识管理

• ✅ Elasticsearch集成：具备全功能的搜索、索引和文档管理能力。
• ✅ 文件系统控制：支持全面的文件操作，具备跨平台兼容性。
• ✅ 文档验证：通过严格的验证模式，确保文档结构符合规范。
• ✅ 配置管理：对配置进行全面控制，包括验证和重新加载。
• ✅ 版本控制：支持Git和SVN，实现智能文件跟踪。
• ✅ 安全至上：采用沙箱操作和可配置的限制，保障系统安全。
• ✅ 生产就绪：经过严格测试，具备完善的错误处理机制。

关键优势

• 🎯 34个强大工具：涵盖从搜索到版本控制和配置管理的所有功能，并具备严格的模式验证。
• 🔄 通用AI支持：可与Claude、ChatGPT、Cursor等任何支持MCP的AI配合使用。
• 📊 智能文档管理：支持自动验证、模板生成和结构化数据，可通过配置实现严格的模式控制。
• 🛡️ 企业级安全：包括路径验证、访问控制和审计跟踪。
• ⚡ 零依赖：可选的Elasticsearch集成，可独立进行文件操作。

🌐 AI助手支持

该系统可与任何支持MCP的AI助手配合使用：

• ✅ Claude Desktop
• ✅ ChatGPT Plus （需支持MCP）
• ✅ Cursor IDE
• ✅ Windsurf
• ✅ VS Code （需安装MCP扩展）
• ✅ 任何MCP客户端

非常适合希望自动化知识管理的开发者和需要结构化文档工作流程的团队！

🎬 可实现的功能

📚 知识管理

• “搜索所有文档，查找有关API认证的信息，并创建一份全面的指南”
• “对这份技术文档进行正确分类和标记，并建立索引”
• “查找所有与部署相关的文档，并生成一份部署清单”
• “创建一个包含必填字段的API文档模板”

📁 文件操作与组织

• “按类别组织所有Markdown文件，并将它们移动到相应的目录中”
• “读取所有配置文件，并创建一份设置摘要文档”
• “查找项目中的重复文件，并列出以便清理”
• “创建一份列出所有重要文件的项目结构文档”

🔄 版本控制与历史记录

• “为这个知识库设置Git仓库，并提交所有当前文档”
• “查看上一版本中用户手册的更改内容”
• “使用描述性信息提交这些更新后的API文档”
• “显示此配置文件的上一个版本”

🤖 开发与文档编写

• “为所有代码文档建立索引，使其可搜索”
• “根据Git提交历史记录创建变更日志”
• “验证所有文档是否符合我们的模式要求”
• “从README文件生成项目文档”

🔍 配置与模式管理

• “更新配置，为所有文档启用严格的模式验证”
• “显示当前的配置设置和验证规则”
• “在应用此配置之前进行验证，以防止错误”
• “禁用文档中的额外字段，以确保严格遵守模式”

🔍 高级搜索与分析

• “在所有文档和文件中搜索与安全相关的信息”
• “查找代码文件中的所有TODO注释，并创建一个任务列表”
• “分析文档元数据，并生成一份内容报告”
• “搜索过时信息，并标记以便审核”

☕ 支持本项目

如果您发现这个MCP服务器很有用，请考虑支持其开发：

💝 支持的原因

• 🚀 加快新功能开发：推动新功能和改进的快速实现。
• 🐛 优先修复漏洞：获得优先的漏洞修复和技术支持。
• 📚 更好的文档：提供更完善的文档和全面的教程。
• 🎯 实现社区需求：根据社区需求实现新功能。
• 🛡️ 增强安全性：获得更强大的安全和稳定性更新。
• 🌟 确保项目可持续性：保障项目的长期发展。

🎁 赞助福利

每一份贡献都有助于维护和改进这个开源项目！🙏

⚡ 工具能力

Agent Knowledge MCP提供了4大类共34个强大的工具：

🔍 Elasticsearch操作（9个工具）

• 智能搜索 - 支持多字段查询，具备加权和相关性评分功能。
• 文档管理 - 对文档进行索引、检索、更新和删除，并进行验证。
• 索引管理 - 创建、配置和管理Elasticsearch索引。
• 模式验证 - 确保文档结构和数据类型符合规范。
• 模板生成 - 自动创建包含必填字段的文档模板。

📁 文件系统管理（11个工具）

• 文件操作 - 对文件进行读取、写入、追加、删除、移动和复制，并进行安全检查。
• 目录管理 - 创建、列出和导航目录结构。
• 路径智能 - 实现相对/绝对路径转换和验证。
• 文件发现 - 根据文件名、内容或元数据搜索文件。
• 跨平台支持 - 兼容Windows、macOS和Linux。

🎛️ 系统管理（11个工具）

• 配置管理 - 全面查看、修改和验证配置，具备严格的模式控制。
• 安全控制 - 实施访问限制和路径验证。
• 健康监测 - 监控系统状态和Elasticsearch连接性。
• 自动设置 - 智能配置Elasticsearch。
• 环境管理 - 管理目录权限和结构。
• 严格模式控制 - 通过配置防止未经授权的字段添加。
• 服务器管理 - 检查状态、升级MCP服务器。

🔄 版本控制（3个工具）

• 仓库设置 - 按照最佳实践初始化Git/SVN仓库。
• 文件跟踪 - 智能提交，自动检测文件更改。
• 历史访问 - 检索文件的任何先前版本。
• 多版本控制系统支持 - 支持Git和SVN工作流程。

💬 可尝试的示例提示

设置完成后，您可以向您的AI尝试以下问题：

知识发现

“搜索所有已索引的文档，查找有关用户认证的信息，并总结关键点”

文档创建

“创建一个新的API文档模板，并进行正确分类和索引”

文件管理

“查找项目中的所有配置文件，并在configs目录中创建备份”

版本控制

“为这个知识库设置版本控制，并以合理的组织方式提交所有当前文档”

内容分析

“分析所有Markdown文件，查找过时信息，并列出需要更新的文件”

项目文档编写

“读取所有子目录中的README文件，并创建一份全面的项目概述文档”

graph TD
    A[AI Assistant] --> B[MCP Server]
    B --> C[Elasticsearch Client]
    B --> D[File System Handler]
    B --> E[Version Control Handler]
    B --> F[Document Validator]
    
    C --> G[Elasticsearch Cluster]
    D --> H[Local File System]
    E --> I[Git/SVN Repository]
    F --> J[Schema Validation]

现代模块化设计

1. MCP协议 - 与AI助手进行标准通信。
2. Elasticsearch集成 - 提供全功能的搜索和索引服务。
3. 文件系统安全 - 通过验证实现沙箱操作。
4. 版本控制 - 支持Git/SVN，具备智能工作流程。
5. 文档验证 - 确保文档符合模式要求，支持模板生成。

🔒 安全与隐私

企业级安全

• ✅ 沙箱操作 - 所有文件操作限制在配置的目录内。
• ✅ 路径验证 - 防止目录遍历和未经授权的访问。
• ✅ 访问控制 - 可配置的权限和限制。
• ✅ 审计跟踪 - 对所有操作和更改进行全面记录。
• ✅ 无云依赖 - 所有操作均在本地运行。

配置示例

{
  "security": {
    "allowed_base_directory": "/your/safe/directory",
    "restrict_file_operations": true,
    "log_all_operations": true
  }
}

🛡️ 严格的模式验证

新增功能：可配置的严格模式验证，防止数据损坏

{
  "document_validation": {
    "strict_schema_validation": true,
    "allow_extra_fields": false,
    "required_fields_only": false,
    "auto_correct_paths": true
  }
}

特性

• ✅ 严格模式 - 拒绝包含模式外额外字段的文档。
• ✅ 灵活控制 - 根据不同用例启用或禁用验证。
• ✅ 模式合规 - 确保所有文档遵循定义的结构。
• ✅ 清晰的错误信息 - 提供详细的验证反馈和示例。
• ✅ 向后兼容 - 与现有文档兼容。

优势

• 🛡️ 数据完整性 - 防止代理添加任意字段。
• 📊 一致的结构 - 保持文档模式的清晰和可预测性。
• 🔧 易于管理 - 通过配置切换验证模式。
• 🚀 生产就绪 - 非常适合企业级知识管理。

示例验证错误

❌ Document validation failed!
Extra fields not allowed in strict mode: custom_field, extra_data
Allowed fields: id, title, summary, file_path, priority, tags, source_type

📊 工具参考

总共34个工具，实现全面的知识管理！

质量保证

• ✅ 单元测试 - 对所有核心功能进行测试。
• ✅ 集成测试 - 验证端到端工作流程。
• ✅ 错误处理 - 覆盖所有常见错误场景。
• ✅ 跨平台测试 - 在Windows、macOS和Linux上进行测试。

🤝 贡献

我们非常欢迎您的帮助，让Agent Knowledge MCP变得更加出色！

快速开发设置

git clone https://github.com/yourusername/AgentKnowledgeMCP.git
cd AgentKnowledgeMCP

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行测试
python3 test_file_paths.py

# 启动开发服务器
python3 src/server.py

贡献方式

• 🐛 报告漏洞：通过 GitHub问题 提交。
• 💡 提出功能建议：为新工具或功能提供想法。
• 🔧 添加新工具或改进现有工具：提交代码。
• 📖 改进文档和示例：提高文档质量。
• 🧪 使用不同的AI助手进行测试：并分享测试结果。

开发指南

• 模块化设计 - 每个工具类别使用单独的处理程序。
• 全面测试 - 对所有新功能进行测试。
• 安全第一 - 对所有输入和文件操作进行验证。
• 跨平台兼容 - 确保在不同操作系统上均可正常工作。

📝 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE。

💖 贡献与支持

🤝 如何贡献

• 🐛 报告漏洞：通过 GitHub问题 提交。
• 💡 提出功能建议：为新工具或功能提供想法。
• 🔧 提交拉取请求：进行改进。
• 📖 改进文档和示例：提高文档质量。
• 🧪 使用不同的AI助手进行测试：并分享反馈。

☕ 财务支持

如果这个项目节省了您的时间或改善了您的工作流程，请考虑提供财务支持：

🌟 特别感谢

• 所有优秀的贡献者和支持者
• 模型上下文协议社区
• Elasticsearch团队提供的优秀搜索引擎
• Python生态系统提供的强大开发工具

准备好通过全面的知识管理为您的AI助手赋能了吗？立即开始吧！🚀

通过Elasticsearch搜索、智能文件操作和版本控制，将您的AI转变为强大的知识管理系统 - 所有功能都集成在一个统一的MCP服务器中。