FastGPT Knowledge Base MCP

FastGPT Knowledge Base MCP

Intelligent knowledge base management tool that enables searching, browsing, and analyzing documents across multiple datasets with smart document analysis capabilities.

Category
访问服务器

README

🧠 智能知识库管理MCP工具 v2.0

基于FastMCP构建的新一代智能知识库管理工具,支持目录树查看、内容搜索和智能文档分析功能。

✨ 新功能亮点

🧠 智能文档分析 (推荐)

一键完成:搜索 → 全文 → 答案

  • 🔍 自动搜索多数据集定位相关文档
  • 📄 获取文档完整内容(非片段)
  • 🎯 基于全文内容智能分析
  • ✨ 生成综合性答案

🏗️ 全新架构设计

  • 📁 统一API客户端封装所有接口调用
  • 🔧 分层架构设计(配置、模型、服务、工具层)
  • 🎯 新的detail接口获取准确文件名
  • 🛡️ 类型安全的Pydantic模型
  • 📊 统一的日志系统

🚀 快速开始

启动MCP SSE服务器

# 指定parentId并启动服务器
python main.py --parent-id=1567e6250b82f952efaba4ebba47e229

# 或使用环境变量
PARENT_ID=1567e6250b82f952efaba4ebba47e229 python main.py

# 自定义端口和主机
MCP_SERVER_HOST=127.0.0.1 MCP_SERVER_PORT=9000 python main.py --parent-id=你的ID

MCP客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-base": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:8000/sse?parentId=1567e6250b82f952efaba4ebba47e229"
    }
  }
}

注意:

  • 服务器使用SSE协议,在 /sse 端点提供服务
  • parentId通过URL参数传递
  • 支持通过环境变量 MCP_SERVER_HOSTMCP_SERVER_PORT 配置服务器地址

🛠️ 可用工具

🧠 smart_document_analysis ⭐ 推荐

智能文档分析 - 一键完成全流程

实现完整的智能文档分析工作流:搜索定位 → 获取全文 → 生成答案

参数:

  • question (必需): 要分析的问题
  • dataset_ids (必需): 要搜索的数据集ID列表
  • max_docs (可选): 最大分析文档数量,默认5
  • max_search_results (可选): 每个数据集的最大搜索结果数,默认20

示例:

{
  "question": "**科技的主要产品有哪些?",
  "dataset_ids": ["数据集ID1", "数据集ID2"],
  "max_docs": 5,
  "max_search_results": 20
}

📁 get_dataset_tree

获取知识库目录树

浏览知识库结构,查看可用数据集

参数:

  • search_value (可选): 过滤关键词
  • deep (可选): 目录深度,默认4

🔍 search_dataset

单数据集精确搜索

在指定数据集中搜索相关内容片段

参数:

  • dataset_id (必需): 数据集ID
  • text (必需): 搜索关键词
  • limit (可选): 结果数量,默认10

📄 view_collection_content

查看文档完整内容

获取搜索到的文档的完整内容

参数:

  • collection_id (必需): 文档ID
  • page_size (可选): 每页数据块数量,默认50

🔍 multi_dataset_search

多数据集快速搜索

在多个数据集中同时搜索

参数:

  • dataset_ids (必需): 数据集ID列表
  • query (必需): 搜索关键词
  • limit_per_dataset (可选): 每个数据集的结果限制,默认5

🤖 intelligent_search_and_answer

传统智能搜索问答

基于关键词的传统智能问答(推荐使用smart_document_analysis)

📋 generate_search_plan

生成搜索计划

分析问题并生成搜索策略

🔧 环境变量配置

复制配置文件:

cp config.env.example .env

主要配置项:

  • PARENT_ID: 父级目录ID
  • KNOWLEDGE_BASE_URL: API基础URL,默认http://10.21.8.6:13000
  • KNOWLEDGE_BASE_TOKEN: 认证token
  • MCP_SERVER_HOST: 服务器主机,默认0.0.0.0
  • MCP_SERVER_PORT: 服务器端口,默认8000

🚀 项目重构

新架构特点

  • 统一API客户端: 所有HTTP请求都通过统一的客户端处理
  • 分层架构: 配置、模型、服务层清晰分离
  • 新detail接口: 使用新的collection detail接口获取准确文件名
  • 类型安全: 使用Pydantic模型确保数据类型正确
  • 配置集中管理: 所有配置项统一管理
  • 向后兼容: 保持与现有功能的完全兼容

使用重构后的版本

# 启动重构后的MCP服务器
python main_new.py --parent-id=your-parent-id

# 查看架构演示
python examples/new_architecture_demo.py

详细架构说明请参考 ARCHITECTURE.md

📖 使用示例

# 基本启动
python main.py --parent-id=你的ID

# 自定义端口启动
MCP_SERVER_PORT=9000 python main.py --parent-id=你的ID

# 使用环境变量
PARENT_ID=你的ID MCP_SERVER_HOST=127.0.0.1 python main.py

🎯 Claude Desktop 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-base": {
      "type": "sse", 
      "url": "http://localhost:8000/sse?parentId=1567e6250b82f952efaba4ebba47e229"
    }
  }
}

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