🚀 MCP 服务器

MCP 服务器是一个基于 Python 的服务器应用程序。它提供了强大的工具，可从 SharePoint 检索元数据，还能借助语义相似度搜索，从 Neo4j 知识图谱中检索实体，为数据处理和知识挖掘提供了便利。

✨ 主要特性

• 元数据检索：能够从 SharePoint 的 '文档' 库中获取结构化元数据，方便对文档信息进行整理和分析。
• 实体检索：通过语义相似度查询 Neo4j 知识图谱，可精准查找相关实体及其关系，有助于深入挖掘知识关联。
• FastMCP 集成：基于 FastMCP 框架构建，用于工具管理和执行，提升了系统的可管理性和执行效率。

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.x
• Neo4j 数据库
• SharePoint 访问凭证
• OpenAI API 密钥（用于语义搜索）

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone <repository-url>
cd mcp-server

2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上：venv\Scripts\activate

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量： 创建一个 .env 文件，包含以下变量：

SHAREPOINT_URL=
SHAREPOINT_USERNAME=
SHAREPOINT_PASSWORD=
SHAREPOINT_LIBRARY_NAME=

NEO4J_URI=
NEO4J_USER=
NEO4J_PASSWORD=

EMBEDDING_MODEL_ENDPOINT=
EMBEDDING_MODEL_KEY=
EMBEDDING_MODEL_API_VERSION=
EMBEDDING_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=
EMBEDDING_MODEL_CHUNK_SIZE=
EMBEDDING_MODEL_DIMENSION=
EMBEDDING_MODEL_CHUNK_OVERLAP=

💻 使用示例

基础用法

启动服务器

python mcp_server.py

使用工具

服务器提供两个主要工具：

• metadata_retrieve：从 SharePoint 检索结构化元数据
• entity_retrieve：使用语义相似度查询知识图谱

📚 详细文档

项目结构

.
├── mcp_server.py          # 主服务器应用程序
├── settings.py            # 配置管理
├── services/             # 服务实现
│   ├── graph_store.py    # Neo4j 图操作
│   └── sharepoint.py     # SharePoint 集成
├── requirements.txt      # 项目依赖项
└── .env                  # 环境变量

依赖项

• langchain-mcp-adapters
• mcp[cli]
• langchain_openai
• pinecone
• langchain
• langchain_neo4j
• office365-rest-python-client