基本能力
产品定位
kb-mcp-server 是一个基于 txtai 的 MCP 服务器实现，旨在提供语义搜索、知识图谱构建和 AI 驱动的文本处理功能。
核心功能
- 语义搜索：基于含义而非关键词进行信息检索
- 知识图谱集成：自动从数据中构建和查询知识图谱
- 便携式知识库：支持将知识库保存为压缩存档，便于共享和加载
- 可扩展的管道系统：通过统一 API 处理文本、文档、音频、图像和视频
- 本地优先架构：所有操作在本地运行，无需发送数据到外部服务
适用场景
- 构建和管理知识库
- 语义搜索和信息检索
- 知识图谱构建和查询
- AI 驱动的文本处理（如摘要、提取等）
工具列表
- kb_builder：命令行工具，用于创建和管理知识库
- 处理来自不同来源的文档
- 提取文本并创建嵌入
- 自动构建知识图谱
- 导出便携式知识库
- kb-mcp-server：提供标准化接口访问知识库
- 语义搜索功能
- 知识图谱查询和可视化
- 文本处理管道
常见问题解答
- 依赖问题：建议使用 Python 3.10 或更高版本，并安装 uv 以获得最佳体验
- 配置问题：MCP 服务器通过环境变量或命令行参数配置，而非 YAML 文件
- 虚拟环境问题：使用虚拟环境时，需确保 LLM 客户端能访问到正确的 Python 可执行文件
使用教程
使用依赖
```bash
安装 uv（推荐）
pip install -U uv
创建 Python 3.10+ 虚拟环境
uv venv --python=3.10
激活虚拟环境（bash/zsh）
source .venv/bin/activate
```
安装教程
```bash
从 PyPI 安装
uv pip install kb-mcp-server
或使用 conda
conda create -n embedding-mcp python=3.10
conda activate embedding-mcp
pip install kb-mcp-server
或从源码安装
git clone https://github.com/Geeksfino/kb-mcp-server.git
cd kb-mcp-server
pip install -e .
```
调试方式
```bash
启动 MCP 服务器
kb-mcp-server --embeddings /path/to/knowledge_base
构建知识库
kb-build --input /path/to/documents --config config.yml
搜索知识库
kb-search /path/to/knowledge_base "Your search query"
```
