🚀 知识库系统

这是一个使用爬取4AI（crawl4ai）和快速MCP（fastmcp）协议构建的知识库系统，允许用户通过自然语言查询从文档中获取信息，为知识检索提供了便捷的途径。

🚀 快速开始

本知识库系统能让你通过自然语言查询文档信息。下面将为你介绍如何安装和使用该系统。

📦 安装指南

项目概述

此系统基于爬取4AI（crawl4ai）和快速MCP（fastmcp）协议构建，可借助自然语言查询从文档里获取信息。

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone git@github.com:yourusername/MCPDocSearch.git
   cd MCPDocSearch
   

2. 创建虚拟环境并安装依赖：

   uv env create --python 3.8+
   pip install -r requirements.txt
   

📚 详细文档

文档结构

项目包含以下关键部分：

• crawler_cli：负责网页爬取和文档生成。
• mcp_server：实现MCP协议，提供知识库查询接口。

核心流程

1. 爬虫运行：
   • 使用crawl4ai从指定URL开始爬取。
   • 依据规则（如深度、链接模式）抓取页面内容。
2. 内容清洗：
   • 可选步骤：使用BeautifulSoup清理HTML，移除导航栏等非必要元素。
3. 文档生成：
   • 将清理后的HTML转换为Markdown格式。
   • 保存至./storage/目录。
4. MCP服务器启动：

   uv run python -m mcp_server.main
   

配置示例

与Cursor/Claude桌面版集成

在项目根目录下创建.cursor/mcp.json文件，内容如下：

{
  "mcpServers": {
    "doc-query-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/your/MCPDocSearch/absolute/path",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_server.main"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

依赖项

关键库包括：

• crawl4ai：核心网络爬取功能
• fastmcp：MCP服务器实现
• sentence-transformers：文本嵌入生成
• torch：sentence-transformers的依赖
• typer：构建命令行工具
• uv：项目和环境管理
• beautifulsoup4（通过crawl4ai使用）
• rich：增强终端输出

体系结构

系统遵循以下流程：

1. 爬虫CLI：用户运行工具，指定起始URL及相关选项。
2. 网络爬取：使用crawl4ai获取网页内容，并根据规则抓取链接。
3. 内容清洗：可选步骤，使用BeautifulSoup清理HTML。
4. 文档生成：将处理后的内容转换为Markdown格式并保存。
5. MCP服务器启动：运行mcp_server.main模块，提供知识库查询服务。

安全提示

• Pickle缓存：项目使用pickle模块缓存处理数据。为确保安全，请保证./storage/目录仅被受信任的用户或进程访问。

安全注意事项

⚠️ 重要提示

• 确保缓存目录./storage/仅被授权用户访问。
• 定期清理旧文档以减少潜在的安全风险。