K

Knowledgebaseserver

一个基于MCP协议的服务器,允许LLM在对话中存储和检索记忆,使用SQLite数据库实现全文搜索功能。
2.5分
26

什么是MCP KnowledgeBase Server?

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,专门设计用于帮助AI模型在对话过程中存储记忆(信息片段),并在后续对话中检索这些记忆。它使用SQLite数据库来存储信息,并利用其全文搜索功能实现高效检索。

如何使用MCP KnowledgeBase Server?

您可以通过Docker容器或本地.NET运行环境来部署此服务器。部署后,AI模型可以通过MCP协议与之交互,存储和检索对话记忆。

适用场景

适用于需要长期记忆功能的AI对话系统,如个人助手、客服机器人或需要上下文记忆的任何AI应用场景。

主要功能

记忆存储允许AI模型在对话过程中存储重要信息片段作为记忆
记忆检索提供高效的全文搜索功能,帮助AI模型找到相关的记忆
SQLite后端使用轻量级SQLite数据库存储数据,无需复杂数据库设置
Docker支持提供预构建的Docker镜像,简化部署过程

优势与局限性

优势
轻量级且易于部署
无需复杂数据库配置
支持Docker容器化部署
提供高效的全文搜索功能
局限性
单机版设计,不适合大规模分布式部署
SQLite数据库性能在大数据量下可能受限
需要基本的服务器部署知识

如何使用

选择部署方式
决定使用Docker容器还是本地.NET环境运行服务器
Docker部署
创建持久化存储卷并运行Docker容器
本地部署
安装.NET 9 SDK后克隆仓库并运行
配置AI客户端
在AI客户端配置文件中添加MCP服务器配置

使用案例

记忆用户偏好AI可以记住用户的喜好设置,如喜欢的颜色、语言偏好等
上下文记忆AI可以记住之前的对话内容,提供更连贯的交流体验

常见问题

数据库存储在哪里?
如何备份记忆数据?
支持多AI实例同时访问吗?
记忆数据会过期吗?

相关资源

Model Context Protocol官网
MCP协议的官方文档和规范
Docker镜像仓库
官方Docker镜像
GitHub仓库
项目源代码和问题追踪
SQLite文档
SQLite数据库官方文档
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "knowledgebase": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--interactive",
        "--rm",
        "--volume", "knowledgebase:/db",
        "mbcrawfo/knowledge-base-server"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "knowledgebase": {
      "command": "dotnet",
      "args": [
        "run",
        "--project", "/full/path/to/repo/src/KnowledgeBaseServer/KnowledgeBaseServer.csproj",
        "--no-restore",
        "--no-build"
      ]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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