为 Godot RAG 搭建 MCP 服务器

此 MCP 服务器用于向 Godot RAG 模型提供 Godot 文档。

屏幕快照

使用前

使用后

MCP 服务器配置

{
  "mcpServers": {
    "godot-rag": {
      "command": "python",
      "args": [
        "<your server script 'main.py' 的路径>",
        "-d",
        "<你在电脑上的 chroma_db 路径>",
        "-c",
        "<chroma_db 中的集合名称>"
      ]
    }
  }
}

环境配置

uv venv --python 3.12
source ./.venv/bin/activate
uv sync
cp .env.example .env.local

初始化步骤

# 克隆 Godot 文档
python download_godot_docs.py
# 转换 rst 格式为 Markdown
python convert_rst2md.py
# 分割 Markdown 文件
python chunker.py -i artifacts
# 创建向量数据库
python vectorizer.py -i artifacts/chunks/artifacts_chunks_SZ_400_O_20.jsonl
# python vectorizer_api.py -i artifacts/chunks/artifacts_chunks_SZ_400_O_20_BAAI-bge-m3.jsonl -m BAAI/bge-m3
# 启动 MCP 服务器
python main.py -d artifacts/vector_stores/chroma_db -c artifacts_chunks_SZ_400_O_20_all-MiniLM-L6-v2
# python main_with_api.py -d artifacts/vector_stores/chroma_db -c artifacts_chunks_SZ_400_O_20_BAAI-bge-m3 -k <你的 OpenAI API 密钥>

调试

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  uv \
  --directory . \
  run \
  main.py \
  --chromadb-path artifacts/vector_stores/chroma_db \
  --collection-name artifacts_chunks_SZ_400_O_20_all-MiniLM-L6-v2

使用其他模型

• all-MiniLM-L6-v2

• bge-m3

• bge-large-zh-v1.5