MCP 知识库阅读器

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，用于读取以 JSON 格式存储的知识库，以便通过 Claude 或其他 LLM 提供信息。

特性

• 读取结构化的 JSON 知识库
• 根据关键词搜索信息
• 按 ID 获取条目
• 按类别和标签筛选
• 查找相关条目
• 提供知识库统计信息
• 只读模式：不修改 JSON 文件，仅读取信息

知识库结构

知识库采用以下 JSON 格式：

{
  "metadata": {
    "title": "知识库标题",
    "description": "知识库描述",
    "version": "1.0",
    "created": "2025-04-23",
    "updated": "2025-04-23"
  },
  "categories": [
    {
      "id": "categoria1",
      "name": "类别名称",
      "description": "类别描述"
    }
  ],
  "entries": [
    {
      "id": "entry1",
      "title": "条目标题",
      "content": "条目内容",
      "tags": ["tag1", "tag2"],
      "category": "categoria1",
      "created_at": "2023-01-01",
      "updated_at": "2023-01-01"
    }
  ]
}

安装与配置

安装依赖

npm install

开发模式启动

npm run dev

功能介绍

JSON 格式说明

知识库由以下部分组成：

• metadata：包含知识库的元数据，如标题、描述和版本信息。
• categories：定义知识库中的类别列表。
• entries：存储具体的条目内容，每个条目都有一个唯一的 ID 和其他属性。

工具介绍

1. read_knowledge_base

• 功能：读取整个知识库的内容。
• 示例：

  // 返回所有条目及其详细信息
  

2. search_entries

• 功能：根据关键词搜索条目。
• 示例：

  search_entries("AI")
  

3. get_entry_by_id

• 功能：按 ID 获取特定条目。
• 示例：

  get_entry_by_id("entry1")
  

4. filter_entries_by_tag

• 功能：根据标签筛选条目。
• 示例：

  filter_entries_by_tag(["tag1", "tag2"])
  

5. get_related_entries

• 功能：获取相关条目。
• 示例：

  get_related_entries("entry1")
  

6. knowledge_stats

• 功能：提供知识库的统计信息，如总条目数、类别数量等。

示例提示

在与 Claude 进行交互时，可以使用以下提示：

作为 MCP 知识库专家，你可以访问一个结构化的 MCP 相关知识库。请按照以下步骤操作：
1. 首先使用 `knowledge_stats` 查看知识库的整体情况
2. 当被询问到具体问题时，使用合适的工具（如 `search_entries` 或 `get_entry_by_id`）查找信息

在回答时：
1. 仅基于知识库中的信息提供答案
2. 如果找不到相关信息，请明确说明
3. 使用清晰简洁的格式呈现结果
4. 当合适时，可以建议相关主题

开发指南

安装开发依赖

npm install

启动开发模式

npm run dev

许可证

MIT