Cabrit0 MCP Server Reunemacacada

🚀 MCP 服務器

MCP 服務器是一款功能強大的工具，專為生成和管理知識圖譜而設計。它能通過異步任務處理長時間操作，根據用戶需求動態生成知識圖譜，並利用智能緩存系統加速重複查詢，為用戶提供高效、便捷的知識圖譜服務。

🚀 快速開始

MCP 服務器功能豐富且性能優異，你可以按照以下步驟進行部署並使用。

✨ 主要特性

異步任務系統

• 可提交異步任務並獲取 taskId。
• 支持通過 taskId 查詢任務狀態。
• 能查看所有任務列表。

知識圖譜生成

• 基於 TF-IDF 方法篩選最相關資源。
• 支持自定義知識圖譜結構參數（寬度、深度等）。
• 提供多種語言和主題支持。

📦 安裝指南

使用 Docker 部署

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8080:8080 mcp-server

平臺部署

支持以下平臺：

• Render
• Fly.io
• 其他支持 Docker 容器或 Python 應用的雲平臺

💻 使用示例

基本接口

生成知識圖譜（同步）

GET /generate_mcp?topic=python&language=en&category=technology

異步生成

POST /generate_mcp_async?topic=machine+learning&num_nodes=20

狀態查詢

GET /status/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

緩存管理

清除緩存

POST /clear_cache?pattern=mcp:*&clear_domain_cache=true

獲取緩存統計信息

GET /cache_stats

📚 詳細文檔

性能優化

緩存機制

• 結果緩存：加速重複查詢的響應時間。
• 領域方法緩存：記住每個域名的最佳抓取方式。
• 資源過濾：在抓取過程中屏蔽無關資源（如圖片、樣式表等）。

技術指標

• 響應時間優化：
  • 已緩存主題：響應時間降低 60 - 80%。
  • 新主題：響應時間降低 30 - 50%。
• 內存使用率：
  • 抓取過程中內存佔用降低 40 - 60%。
• 吞吐量提升：
  • 同時處理請求能力提高 3 - 5 倍。

性能提升

MCP 服務器通過以下方式優化性能：

• 智能緩存：加速重複查詢響應時間。
• 異步處理：提高系統吞吐量。
• 資源過濾：降低無謂的帶寬佔用。
• 領域適配：記住最佳抓取策略。
• 實例複用池：減少啟動開銷。

部署注意事項

環境要求

• 操作系統：Linux 64 位或 macOS。
• Python 版本：3.8+。
• 內存要求：建議 2GB+ RAM。
• 磁盤空間：至少 10GB 可用空間。

🔧 技術細節

MCP 服務器在設計和實現過程中採用了多種先進技術和優化策略，以實現高效的知識圖譜生成和管理。在異步任務處理方面，通過合理的任務調度和管理機制，確保長時間運行的操作不會阻塞系統。在知識圖譜生成上，基於 TF-IDF 方法篩選資源，同時支持自定義結構參數，以滿足不同用戶的需求。緩存機制的設計則從多個層面進行優化，包括結果緩存、領域方法緩存和資源過濾，有效提升了系統的性能和響應速度。

📄 許可證

MCP 服務器遵循以下許可協議：

MCP 服務器 - 知識圖譜生成工具
© 2024 MCP 開發團隊，保留所有權利。

除非遵守許可證條款，否則不得使用或分發此軟件。

使用限制

1. 僅限於非商業用途。
2. 不得用於任何非法活動。
3. 修改後的代碼需開源共享。

聯繫方式

如需獲取技術支持，請訪問： https://github.com/mcpgithub/mcp-server