MCP Godot Rag

🚀 為 Godot RAG 搭建 MCP 服務器

本 MCP 服務器的主要作用是向 Godot RAG 模型提供 Godot 文檔，助力相關開發工作的順利開展。

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🔍 屏幕快照

使用前

使用後

📦 安裝指南

MCP 服務器配置

{
  "mcpServers": {
    "godot-rag": {
      "command": "python",
      "args": [
        "<your server script 'main.py' 的路徑>",
        "-d",
        "<你在電腦上的 chroma_db 路徑>",
        "-c",
        "<chroma_db 中的集合名稱>"
      ]
    }
  }
}

環境配置

uv venv --python 3.12
source ./.venv/bin/activate
uv sync
cp .env.example .env.local

💻 使用示例

初始化步驟

# 克隆 Godot 文檔
python download_godot_docs.py
# 轉換 rst 格式為 Markdown
python convert_rst2md.py
# 分割 Markdown 文件
python chunker.py -i artifacts
# 創建向量數據庫
python vectorizer.py -i artifacts/chunks/artifacts_chunks_SZ_400_O_20.jsonl
# python vectorizer_api.py -i artifacts/chunks/artifacts_chunks_SZ_400_O_20_BAAI-bge-m3.jsonl -m BAAI/bge-m3
# 啟動 MCP 服務器
python main.py -d artifacts/vector_stores/chroma_db -c artifacts_chunks_SZ_400_O_20_all-MiniLM-L6-v2
# python main_with_api.py -d artifacts/vector_stores/chroma_db -c artifacts_chunks_SZ_400_O_20_BAAI-bge-m3 -k <你的 OpenAI API 密鑰>

調試

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  uv \
  --directory . \
  run \
  main.py \
  --chromadb-path artifacts/vector_stores/chroma_db \
  --collection-name artifacts_chunks_SZ_400_O_20_all-MiniLM-L6-v2

📚 詳細文檔

使用其他模型

• all-MiniLM-L6-v2
• bge-m3
• bge-large-zh-v1.5