MCP MongoDB 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供 LLM 和 MongoDB 数据库之间的接口，针对小上下文窗口（3k tokens）进行了优化。

概述

此服务器充当 LLM 的助手，以更好地了解存储在 MongoDB 中的特定领域知识。数据结构和模式经过优化，可以与小上下文窗口进行高效交互。

示例用例：

• 查询小说章节信息
• 获取角色详细信息
• 访问作者问答
• 检索特定领域的知识

特性

• MCP 协议实现: 遵循模型上下文协议规范
• 自然语言查询解析: 将自然语言查询转换为结构化数据库操作
• MongoDB 集成: 使用优化的结果查询现有的 MongoDB 集合
• 上下文优化响应: 格式化的响应专为小上下文窗口（3k tokens）设计
• 领域特定格式: 针对不同实体类型（小说、章节、角色、问答）的自定义格式
• Python 爬虫: 集成的爬虫程序，用于从各种来源填充数据库

数据模型

服务器使用以下优化的数据模型：

• 小说: 关于小说的核心元数据
• 章节: 摘要和要点（完整内容可按需提供）
• 角色: 具有紧凑关系表示的角色详细信息
• 问答: 带有标签的知识库条目，用于高效查询

架构

• MCP 协议层: 按照 MCP 规范处理 JSON-RPC 请求/响应
• 查询解析器: 将自然语言转换为结构化查询
• 数据库服务: 执行优化的 MongoDB 操作
• 响应格式化器: 以 LLM 友好的方式格式化响应
• 爬虫集成: Python 爬虫程序，用于帮助填充数据库

快速开始

前提条件

• Rust (最新稳定版本)
• 包含您的领域数据的 MongoDB 实例
• Python 3.7+ (用于爬虫)
• Git (用于克隆和使用存储库)

存储库结构

项目组织如下：

mcp_database/
├── src/              # MCP 服务器的 Rust 源代码
│   ├── db/           # 数据库连接和操作
│   ├── handlers/     # HTTP 请求处理程序
│   ├── mcp/          # MCP 协议实现
│   ├── models/       # 数据模型和结构
│   ├── services/     # 业务逻辑实现
│   └── utils/        # 实用函数
├── docs/             # 文档
│   └── database_interface.md  # 详细的 API 和模式文档
└── scraper_library/  # 用于数据收集的 Python 爬虫 (子模块)
    └── src/          # 各种站点的爬虫源代码

Git 存储库

该项目托管在 GitHub 上。要贡献或使用：

1. 克隆存储库:

   # 克隆包含子模块 (推荐)
   git clone --recursive https://github.com/SFBB/mcp-mongodb-novel-server.git
   
   # 或者正常克隆，然后初始化子模块
   git clone https://github.com/SFBB/mcp-mongodb-novel-server.git
   cd mcp-mongodb-novel-server
   git submodule update --init --recursive
   

2. 保持更新:

   # 拉取最新更改，包括子模块更新
   git pull --recurse-submodules
   
   # 仅将子模块更新到其最新版本
   git submodule update --remote
   

3. 贡献:

   # 为您的功能创建一个新分支
   git checkout -b feature/your-feature-name
   
   # 进行更改，然后提交
   git add .
   git commit -m "Add feature: description of your changes"
   
   # 推送您的分支
   git push -u origin feature/your-feature-name
   
   # 然后在 GitHub 上创建一个 Pull Request
   

安装

1. 如上所示，克隆包含子模块的存储库

2. 创建一个包含以下变量的 .env 文件：

   MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
   DATABASE_NAME=your_database_name
   PORT=3000
   

3. 构建并运行 MCP 服务器：

   cargo build --release
   cargo run --release
   

MongoDB 设置

您的 MongoDB 应该具有根据本项目中定义的模型构建的集合：

• novels: 小说元数据
• chapters: 章节信息
• characters: 角色详细信息
• qa: 问答对

有关详细的模式信息和索引建议，请参阅 数据库接口文档。

用法

MCP 端点

将符合 MCP 的 JSON-RPC 请求发送到 /mcp 端点：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "query",
  "params": {
    "query": "告诉我关于小说中的主角"
  }
}

CRUD API

服务器还提供 REST API 端点来管理数据库内容：

• GET /api/novels - 列出所有小说
• POST /api/novels - 创建一本新小说
• GET /api/novels/:id - 获取小说详细信息
• PATCH /api/novels/:id - 更新小说
• DELETE /api/novels/:id - 删除小说

章节、角色和问答条目也存在类似的端点。

Python 爬虫

该项目包括 Python 爬虫（作为 Git 子模块）用于填充数据库：

1. 设置 Python 环境：

   cd scraper_library
   pip install -r requirements.txt
   

2. 使用爬虫填充您的数据库：

   python -m src.scrape_<source> --help
   

可用的爬虫包括：

• scrape_69shunet.py - 69Shu.net
• scrape_baobao88.py - BaoBao88
• scrape_quanben.py - Quanben
• scrape_syosetu.py - Syosetu
• scrape_ximalaya.py - Ximalaya

查看每个爬虫的文档以获取具体的使用说明。

示例查询

• "小说第 3 章发生了什么？"
• "告诉我关于主角的信息"
• "查找所有与魔法系统相关的问答"
• "总结小说的情节"

更新的 MCP 方法

MCP 服务器现在支持以下方法，供 LLM 直接调用：

1. 查询角色信息

• 方法: query_character
• 描述: 检索有关角色的详细信息。
• 参数:

  {
    "character_id": "<character_id>"
  }
  

2. 查询小说信息

• 方法: query_novel
• 描述: 检索关于小说的元数据。
• 参数:

  {
    "novel_id": "<novel_id>"
  }
  

3. 查询特定章节信息

• 方法: query_chapter
• 描述: 按编号、标题或 ID 检索有关特定章节的信息。
• 参数:

  {
    "chapter_id": "<chapter_id>",
    "chapter_number": <chapter_number>,
    "chapter_title": "<chapter_title>"
  }
  

4. 使用正则表达式查询问答信息

• 方法: query_qa_regex
• 描述: 检索与正则表达式模式匹配的问答条目列表。
• 参数:

  {
    "regex_pattern": "<regex_pattern>"
  }
  

5. 使用正则表达式查询章节列表

• 方法: query_chapter_regex
• 描述: 检索与正则表达式模式匹配的章节列表。
• 参数:

  {
    "regex_pattern": "<regex_pattern>"
  }
  

6. 使用正则表达式查询角色列表

• 方法: query_character_regex
• 描述: 检索与正则表达式模式匹配的角色列表。
• 参数:

  {
    "regex_pattern": "<regex_pattern>"
  }
  

7. 更新章节摘要

• 方法: update_chapter_summary
• 描述: 允许授权的 LLM 更新特定章节的摘要。
• 参数:

  {
    "auth_token": "<authentication_token>",
    "chapter_id": "<chapter_id>",
    "summary": "<new_summary>"
  }
  

• 响应:

  {
    "content": "章节摘要更新成功",
    "metadata": null
  }
  

示例 JSON-RPC 请求

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "query_character",
  "params": {
    "character_id": "12345"
  }
}

示例 JSON-RPC 响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": "角色详细信息...",
    "metadata": {
      "token_count": 50,
      "query_time_ms": 10
    }
  }
}

开发

更新爬虫库

爬虫库作为 Git 子模块包含在内。要将其更新到最新版本：

# 导航到子模块目录
cd scraper_library

# 获取最新更改
git fetch origin
git checkout main
git pull

# 返回主项目并提交子模块更新
cd ..
git add scraper_library
git commit -m "将爬虫库更新到最新版本"

运行测试

# 运行所有测试
cargo test

# 运行特定测试
cargo test db_service

代码风格

本项目遵循 Rust 的标准代码风格指南：

# 检查代码格式
cargo fmt -- --check

# 运行 linting
cargo clippy

版本控制

我们使用 SemVer 进行版本控制。 有关可用版本，请参阅 此存储库上的标签。

许可证

MIT