File Context MCP

🚀 文件上下文机器学习控制台

文件上下文机器学习控制台（MCP）致力于分析和理解各类文件内容，为用户提供有价值的洞察。它能够处理多种文件类型，借助不同的机器学习模型，实现文件摘要生成、关键实体识别和有用信息提取等功能。

🚀 快速开始

环境要求

• Node.js（推荐使用版本14及以上）
• Docker（可选，用于容器化部署）

安装与运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repository/file-context-mcp.git

# 进入项目目录
cd file-context-mcp

# 安装依赖
npm install

# 启动应用
npm start

✨ 主要特性

核心功能

1. 文件内容分析

   • 运用自然语言处理（NLP）技术理解文本内容。
   • 识别与解析代码片段。

2. 上下文感知

   • 明确文件在项目中的角色和位置。
   • 关联相关文件和信息。

3. 机器学习集成

   • 集成多种预训练语言模型（如Ollama、Together.ai）进行内容分析。
   • 支持自定义模型的扩展。

4. 用户交互

   • 提供直观的Web界面用于文件管理和分析结果查看。
   • 支持命令行接口（CLI）和API访问。

技术选型

• 语言与框架：采用Node.js和TypeScript，确保强类型支持和高效的后端开发。
• 机器学习模型：Ollama和Together.ai提供强大的文本分析能力。
• 文件存储：使用本地文件系统进行存储，确保高性能和简单部署。

🔧 技术细节

架构决策

模块化设计

• 核心模块
  • 文件处理与管理
  • 上下文解析
  • 机器学习集成

设计原则

1. 可扩展性：支持多种文件类型和分析模型的轻松添加。
2. 可维护性：通过模块化设计提高代码可读性和维护效率。
3. 性能优化：采用异步处理和并行计算提升系统响应速度。

核心模块

文件处理与管理

负责文件的上传、存储、检索和删除操作，支持多种格式（如txt, docx, pdf等）。

上下文解析

利用NLP技术提取文件中的关键信息，构建上下文关系图谱。

机器学习集成

整合各种预训练模型，提供灵活的模型切换机制，并支持自定义模型的接入。

📚 详细文档

项目结构

file-context-mcp/
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── server.ts       # 主应用服务器
│   ├── core/           # 核心功能模块
│   │   ├── fileSystem.ts      # 文件操作处理
│   │   └── modelInterface.ts  # 机器学习模型接口
│   ├── utils/          # 工具函数
│   │   ├── fileUtils.ts       # 文件类型与路径工具
│   │   ├── promptUtils.ts    # 提示词格式化工具
│   │   ├── validators.ts     # 输入验证工具
│   │   └── logger.ts        # 应用日志记录
│   ├── config/         # 配置文件
│   │   └── config.ts      # 环境变量与应用配置
│   └── resources/     # API规范文档
│       └── file-context-api.yml  # OpenAPI规范文件
├── storage/            # 文件存储目录
│   ├── code-samples/   # 示例代码文件
│   └── notes/         # 文档与笔记
├── postman/           # Postman测试集合
│   └── file-context-mcp.postman-collection.json  # 测试用例文件
└── package.json       # 项目依赖管理文件

测试指南

Postman测试

通过提供的Postman集合，可以快速进行功能测试。具体的API接口文档请参考resources/file-context-api.yml。

单元测试

项目中包含详细的单元测试用例，使用Jest框架实现：

# 运行单元测试
npm test

🚀 未来规划

1. 支持更多文件类型：如图像、音频和视频文件。
2. 增强模型性能：优化现有模型，并引入更先进的预训练模型。
3. 扩展分析功能：增加情感分析、主题建模等高级分析功能。
4. 提升可扩展性：实现分布式架构，支持更大规模的数据处理。

🤝 贡献指南

欢迎社区贡献！请参考CONTRIBUTING.md了解如何参与项目开发。