Storm MCP Server With Sionic Ai Serverless Rag

🚀 风暴 MCP 服务器与 Sionic AI 无服务器 RAG

风暴 MCP（模型上下文协议）服务器与 Sionic AI 无服务器 RAG 旨在实现 LLM 应用程序与其数据源和工具之间的顺畅集成，用户可结合 Sionic AI 的 Storm Platform，使用自定义的强力嵌入模型与向量数据库产品组合，体验强大的无服务器 RAG 功能。

🚀 快速开始

风暴 MCP（Model Context Protocol）服务器介绍

风暴 MCP（模型上下文协议）服务器是一个开放协议，旨在实现 LLM 应用程序与其数据源和工具之间的顺畅集成。通过实现 Anthropic 的 Model Context Protocol，可以直接在 Claude Desktop 上使用 Storm Platform。

结合 Sionic AI 的 Storm Platform，可以将自定义的强力嵌入模型与向量数据库产品组合连接起来使用。只需访问 https://sionicstorm.ai，按代理单位注册并获取 API Token 即可开始使用无服务器 RAG 功能。

步骤说明

1. 打开设置文件：

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. 添加以下配置到 JSON 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

🔧 技术细节

风暴 MCP 服务器结构

• main.py：初始化 MCP 服务器并配置事件处理程序。
• core/file_manager.py：实现文件操作的 FileSystemManager 类。
• core/internal_api.py：提供与 Storm REST API 端点交互的客户端函数。
• tools/tool_definitions.py：定义 MCP 服务器可用的工具。
• tools/tool_handlers.py：实现工具的操作处理程序。
• tools/tool_upload_file.py：实现带有自定义 MCP 处理程序的文件操作专用服务器。

架构

MCP 采用三 - tier 架构：

1. 主机（LLM 应用程序）
2. 客户端（协议实现）
3. 服务端（功能提供者）

其中，风暴 MCP 服务器负责提供资源和工具给 LLM 使用。

📚 详细文档

启动指南

在 Claude Desktop 环境中连接 MCP 服务器，请按照以下步骤操作：

1. 打开设置文件：

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. 在 JSON 文件中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

配置示例

以下是完整的配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

⚠️ 注意事项

⚠️ 重要提示

• 确保脚本路径正确无误。
• 如果遇到问题，可以检查日志文件或查阅官方文档获取帮助。

通过以上步骤，您可以在 Claude Desktop 中成功集成并运行风暴 MCP 服务器，体验强大的无服务器 RAG 功能。