Kb MCP Server

🚀 組み込みサーバー

MCP（Magic Content Processor）サーバーは、txtaiツールキットを通じて、知識ベースの構築、コンテンツ検索、質問応答システムなど、一連の強力な機能を提供します。以下に、その主な機能と設定ガイドを紹介します。

🚀 クイックスタート

依存関係のインストール

pip install txtai faiss-cpu

知識ベースの初期化

from txtai import AI
import os

# AIモデルを初期化し、デフォルトでローカルデバイスを使用します
ai = AI()
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"

# 知識ベースをロードまたは作成します（具体的な要件に応じてパラメータを調整する必要があります）
knowledge_base = ai.build(
    path="/root/.txtai/embeddings",  # 知識ベースの保存パス
    content_path="sqlite:///~/.txtai/content.db",  # コンテンツ保存用のデータベースパス
    embeddings={
        "path": "sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2",
        "backend": "faiss",
        "gpu": False,
        "batch": 32,
        "normalize": True
    },
    scoring="hybrid",  # ハイブリッド検索戦略
    hybridalpha=0.75,  # ハイブリッド検索のバランス係数
    graph={
        "backend": "sqlite",
        "path": "~/.txtai/graph.db",
        "similarity": 0.75,
        "limit": 10
    },
    extractor="distilbert-base-cased-distilled-squad"  # 抽出モデル
)

📦 知識ベース構築の設定

YAML設定例

# 知識ベースの保存パスと永続化設定
path: ~/.txtai/embeddings
writable: true

# コンテンツ保存用のデータベース設定
content:
  path: sqlite:///~/.txtai/content.db

# 埋め込みモデルのパラメータ
embeddings:
  # モデルの選択とデバイス設定
  path: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: false  # ハードウェアの状況に応じてGPUアクセラレーションを使用するか調整します
  batch: 32    # バッチサイズ。パフォーマンスとメモリ使用量に影響します
  normalize: true  # 埋め込みベクトルを正規化するかどうか

  # 検索戦略の設定
  scoring: hybrid  # ハイブリッド（テキスト + 意味）検索モードをサポート
  hybridalpha: 0.75  # ハイブリッド重み。値が大きいほど意味的な類似性に依存します

# 管理プロセスのパラメータ
pipeline:
  workers: 2   # 並行処理のスレッド数
  queue: 100   # リクエストキューのサイズ
  timeout: 300  # 処理タイムアウト時間（秒）

# 抽出モデルの設定
extractor:
  path: distilbert-base-cased-distilled-squad
  maxlength: 512  # 最大コンテキスト長の制限
  minscore: 0.3   # 最小一致スコアの閾値

# 知識グラフ構築のパラメータ
graph:
  backend: sqlite  # SQLiteを使用してグラフデータを保存
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75  # グラフノード間の接続類似度の閾値
  limit: 10   # 各ノードの最大接続数

📦 知識ベースの構築手順

ステップ1：必要なソフトウェアパッケージのインストール

pip install txtai faiss-cpu transformers

ステップ2：適切な設定ファイルの選択

具体的な要件に応じて、以下の例から選択するか、YAML設定をカスタマイズします。

• memory.yml：メモリモード（迅速なテストに適しています）
• sqlite-faiss.yml：SQLiteとFAISSを使用した永続化保存
• postgres-pgvector.yml：PostgreSQLとpg_vector拡張機能を統合

ステップ3：構築コマンドの実行

txtai build --config config.yml

🔧 システムアーキテクチャの概要

MCPサーバーはモジュール化設計を採用しており、主なコンポーネントは以下の通りです。

1. 知識ベースマネージャー：コンテンツの保存、インデックス作成、検索を担当します。
2. 組み込みモデル：テキストをベクトル表現に変換するために使用され、複数の事前学習モデルをサポートします。
3. 質問応答システム：埋め込み技術とルールエンジンに基づいて、インテリジェントな回答を提供します。
4. 拡張メカニズム：プラグイン形式で新しい処理モジュールを追加できます。

🔧 システムパフォーマンスのチューニング

パラメータ調整の提案

• メモリ使用量：サーバーのリソースに応じてbatchサイズとworkersの数を調整し、メモリ使用量と処理効率をバランスさせます。
• 検索戦略：具体的な要件に応じて適切なscoring方法を選択し、hybridalpha値を最適化して、最適な検索結果を得ます。
• ハードウェアアクセラレーション：GPUリソースがある場合は、gpuパラメータを有効にして、より高速な埋め込み計算速度を得ることをお勧めします。

ログ監視

ログシステム（ELKなど）を統合することで、サーバーの実行状態とパフォーマンス指標をリアルタイムで監視し、問題を早期に発見して解決します。

🔧 拡張とメンテナンス

プラグイン開発

開発者はドキュメントで定義されたインターフェースに従って、カスタムプラグインを作成してMCPの機能を拡張できます。既存のプラグインの例には、テキストクリーニング、形式変換などがあります。

定期的な更新

txtaiライブラリの更新を定期的に確認し、新しいバージョンに合わせて設定とコードを調整し、システムの高効率性と安全性を維持することをお勧めします。

📚 チュートリアルとサポート

学習リソース

• 公式ドキュメント：MCPサーバーの様々な機能と使用方法を詳細に説明しています。
• コミュニティフォーラム：ユーザー交流と技術サポートのプラットフォームを提供します。

問題のフィードバック

何か問題が発生した場合は、Issuesページでバグレポートを提出するか、コミュニティで支援を求めてください。