Cabrit0 MCP Server Reunemacacada

🚀 MCP 服务器

MCP 服务器是一款功能强大的工具，专为生成和管理知识图谱而设计。它能通过异步任务处理长时间操作，根据用户需求动态生成知识图谱，并利用智能缓存系统加速重复查询，为用户提供高效、便捷的知识图谱服务。

🚀 快速开始

MCP 服务器功能丰富且性能优异，你可以按照以下步骤进行部署并使用。

✨ 主要特性

异步任务系统

• 可提交异步任务并获取 taskId。
• 支持通过 taskId 查询任务状态。
• 能查看所有任务列表。

知识图谱生成

• 基于 TF-IDF 方法筛选最相关资源。
• 支持自定义知识图谱结构参数（宽度、深度等）。
• 提供多种语言和主题支持。

📦 安装指南

使用 Docker 部署

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

平台部署

支持以下平台：

• Render
• Fly.io
• 其他支持 Docker 容器或 Python 应用的云平台

💻 使用示例

基本接口

生成知识图谱（同步）

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

异步生成

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

状态查询

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

缓存管理

清除缓存

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

获取缓存统计信息

GET /cache_stats

📚 详细文档

性能优化

缓存机制

• 结果缓存：加速重复查询的响应时间。
• 领域方法缓存：记住每个域名的最佳抓取方式。
• 资源过滤：在抓取过程中屏蔽无关资源（如图片、样式表等）。

技术指标

• 响应时间优化：
  • 已缓存主题：响应时间降低 60 - 80%。
  • 新主题：响应时间降低 30 - 50%。
• 内存使用率：
  • 抓取过程中内存占用降低 40 - 60%。
• 吞吐量提升：
  • 同时处理请求能力提高 3 - 5 倍。

性能提升

MCP 服务器通过以下方式优化性能：

• 智能缓存：加速重复查询响应时间。
• 异步处理：提高系统吞吐量。
• 资源过滤：降低无谓的带宽占用。
• 领域适配：记住最佳抓取策略。
• 实例复用池：减少启动开销。

部署注意事项

环境要求

• 操作系统：Linux 64 位或 macOS。
• Python 版本：3.8+。
• 内存要求：建议 2GB+ RAM。
• 磁盘空间：至少 10GB 可用空间。

🔧 技术细节

MCP 服务器在设计和实现过程中采用了多种先进技术和优化策略，以实现高效的知识图谱生成和管理。在异步任务处理方面，通过合理的任务调度和管理机制，确保长时间运行的操作不会阻塞系统。在知识图谱生成上，基于 TF-IDF 方法筛选资源，同时支持自定义结构参数，以满足不同用户的需求。缓存机制的设计则从多个层面进行优化，包括结果缓存、领域方法缓存和资源过滤，有效提升了系统的性能和响应速度。

📄 许可证

MCP 服务器遵循以下许可协议：

MCP 服务器 - 知识图谱生成工具
© 2024 MCP 开发团队，保留所有权利。

除非遵守许可证条款，否则不得使用或分发此软件。

使用限制

1. 仅限于非商业用途。
2. 不得用于任何非法活动。
3. 修改后的代码需开源共享。

联系方式

如需获取技术支持，请访问： https://github.com/mcpgithub/mcp-server