File Context MCP

🚀 文件上下文機器學習控制檯

本項目是一個文件上下文機器學習控制檯（MCP），專注於分析和理解各類文件內容，能處理多種文件類型，藉助機器學習模型生成文件摘要、識別關鍵實體、提取有用信息，為用戶提供有價值的洞察。

🚀 快速開始

環境要求

• Node.js（推薦使用版本 14 及以上）
• Docker（可選，用於容器化部署）

安裝與運行

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/your-repository/file-context-mcp.git

# 進入項目目錄
cd file-context-mcp

# 安裝依賴
npm install

# 啟動應用
npm start

✨ 主要特性

核心功能

1. 文件內容分析
   • 運用自然語言處理（NLP）理解文本內容。
   • 識別與解析代碼片段。
2. 上下文感知
   • 理解文件在項目中的角色和位置。
   • 關聯相關文件和信息。
3. 機器學習集成
   • 集成多種預訓練語言模型（如 Ollama、Together.ai）進行內容分析。
   • 支持自定義模型的擴展。
4. 用戶交互
   • 提供直觀的 Web 界面用於文件管理和分析結果查看。
   • 支持命令行接口（CLI）和 API 訪問。

技術選型

• 語言與框架：Node.js 和 TypeScript，確保強類型支持和高效的後端開發。
• 機器學習模型：Ollama 和 Together.ai 提供強大的文本分析能力。
• 文件存儲：使用本地文件系統進行存儲，確保高性能和簡單部署。

🔧 技術細節

架構決策

模塊化設計

• 核心模塊
  • 文件處理與管理
  • 上下文解析
  • 機器學習集成

設計原則

1. 可擴展性：支持多種文件類型和分析模型的輕鬆添加。
2. 可維護性：通過模塊化設計提高代碼可讀性和維護效率。
3. 性能優化：採用異步處理和並行計算提升系統響應速度。

核心模塊

文件處理與管理

負責文件的上傳、存儲、檢索和刪除操作，支持多種格式（如 txt, docx, pdf 等）。

上下文解析

利用 NLP 技術提取文件中的關鍵信息，構建上下文關係圖譜。

機器學習集成

整合各種預訓練模型，提供靈活的模型切換機制，並支持自定義模型的接入。

項目結構

file-context-mcp/
├── src/                 # 源代碼目錄
│   ├── server.ts       # 主應用服務器
│   ├── core/           # 核心功能模塊
│   │   ├── fileSystem.ts      # 文件操作處理
│   │   └── modelInterface.ts  # 機器學習模型接口
│   ├── utils/          # 工具函數
│   │   ├── fileUtils.ts       # 文件類型與路徑工具
│   │   ├── promptUtils.ts    # 提示詞格式化工具
│   │   ├── validators.ts     # 輸入驗證工具
│   │   └── logger.ts        # 應用日誌記錄
│   ├── config/         # 配置文件
│   │   └── config.ts      # 環境變量與應用配置
│   └── resources/     # API規範文檔
│       └── file-context-api.yml  # OpenAPI規範文件
├── storage/            # 文件存儲目錄
│   ├── code-samples/   # 示例代碼文件
│   └── notes/         # 文檔與筆記
├── postman/           # Postman測試集合
│   └── file-context-mcp.postman-collection.json  # 測試用例文件
└── package.json       # 項目依賴管理文件

📚 詳細文檔

測試指南

Postman 測試

通過提供的 Postman 集合，可以快速進行功能測試。具體的 API 接口文檔請參考 resources/file-context-api.yml。

單元測試

項目中包含詳細的單元測試用例，使用 Jest 框架實現：

# 運行單元測試
npm test

未來規劃

1. 支持更多文件類型：如圖像、音頻和視頻文件。
2. 增強模型性能：優化現有模型，並引入更先進的預訓練模型。
3. 擴展分析功能：增加情感分析、主題建模等高級分析功能。
4. 提升可擴展性：實現分佈式架構，支持更大規模的數據處理。

貢獻指南

歡迎社區貢獻！請參考 CONTRIBUTING.md 瞭解如何參與項目開發。