MCP 服务器

keqing-kb

MCP server for querying the Keqing customer service knowledge base, enabling AI agents to search structured knowledge entries and retrieve authoritative, citable answers.

README

科情客服智能知识库

基于钉钉 AI 表格「科情OA知识库数据梳理」+ 钉钉知识库双数据源构建的客服智能知识库。面向客服机器人 / AI Agent / 客服人员：准确定位问题 → 引用权威答案 → 精准回答。

产品形态

组件	路径	说明
数据层	`knowledge/`	2485 条结构化知识条目（单一事实源）
采集层	`scripts/`	钉钉同步 / 清洗 / 索引脚本
Web 门户	`portal/`	VitePress 站点（浏览器访问、搜索、分类树）
API 服务	`server/`	REST API + MCP Server（供系统与 AI Agent 调用）
CI/CD	`.github/workflows/`	自动构建门户并发布 GitHub Pages

快速开始

1. 浏览门户

cd portal
pnpm install
pnpm run dev        # 本地预览 http://localhost:5173
pnpm run build      # 构建静态站点 → .vitepress/dist

2. 调用 API

cd server
npm install
npm run api         # REST API → http://localhost:8787

# 检索示例
curl "http://localhost:8787/api/search?q=U8%20登录失败&top_k=5"
curl "http://localhost:8787/api/stats"

3. 调用 MCP（供 AI Agent）

cd server
npm run mcp         # stdio MCP Server

客户端配置：

{ "mcpServers": { "kb": { "command": "node", "args": ["<仓库路径>/server/src/mcp.mjs"] } } }

4. 命令行查询

cd scripts
python3 query.py "客户提问的问题描述"      # 全文检索 Top-5
python3 query.py --keyword "WebView2"    # 关键词检索
python3 query.py --id FX-20221130-059    # 精确获取

维护流程

# 1. 从钉钉同步最新数据
bash scripts/sync_from_dingtalk.sh

# 2. 重建索引
python3 scripts/build_index.py

# 3. 重新生成门户页面
cd portal && node scripts/generate.mjs

# 4. 构建并提交
cd portal && pnpm run build
cd .. && git add -A && git commit -m "同步最新知识" && git push

目录结构

kb/
├── raw/                    # 原始采集数据（只读）
├── knowledge/              # 清洗后知识库（entries + index + markdown）
├── scripts/                # 采集/清洗/索引/查询脚本
├── portal/                 # VitePress Web 门户
│   ├── scripts/generate.mjs  # 知识条目 → 门户页面生成器
│   └── docs/                 # 生成的站点页面
├── server/                 # API 服务（REST + MCP）
│   └── src/
│       ├── core.mjs        # 检索核心（共享）
│       ├── api.mjs         # REST API
│       └── mcp.mjs         # MCP Server
├── docs/                   # 使用文档（机器人集成等）
└── .github/workflows/      # CI 部署