基于Docker的聊天机器人，配备类似MCP的服务器和管理员界面
这个项目提供：
- 后端 (
backend/): FastAPI服务器，提供管理员端点（上传/列出/删除）和聊天端点。为管理员和聊天提供静态用户界面服务。 - MCP服务器 (
mcp_server/): 暴露工具的WebSocket JSON-RPC服务器：add_document，list_documents，delete_document，search_documents在Postgres中存储数据，使用pgvector并且使用了OpenAI的嵌入技术。 - 数据库Postgres（与……一起使用）
pgvector扩展。
该系统通过Docker Compose进行编排。
服务
- 数据库Postgres 配合 pgvector。
- mcp-server 翻译成中文是“MCP服务器”FastAPI WebSocket 在
ws://localhost:8765/ws。 - 后端FastAPI HTTP 在
http://localhost:8000为管理员界面和聊天用户界面提供服务。
快速入门
- 创建一个
.env来自文件的（内容/信息）.env.example并设置您的变量（如OpenAI密钥等）。 - 构建并运行：
docker compose up --build- 开放：
- 管理界面：http://localhost:8000/admin
- 聊天用户界面：http://localhost:8000/
环境变量
POSTGRES_USER（默认mcp）POSTGRES_PASSWORD（默认mcppassword)POSTGRES_DB（默认mcpdb)EMBEDDING_MODEL_NAME（默认text-embedding-3-small）OPENAI_API_KEY（对于MCP服务器中的嵌入是必需的，对于后端聊天是可选的）OPENAI_MODEL（默认gpt-4o-mini）MCP_WS_URL(后端到MCP WS，默认ws://mcp-server:8765（在）内部编写
它是如何工作的
- 管理员上传了一个文件到
POST /admin/upload。 - 后端读取内容并调用MCP（管理控制平面/微服务控制平面等，具体含义根据上下文确定）
add_document通过WS（Web服务）。 - MCP数据块和嵌入式数据，存储在Postgres+pgvector中。
- 聊天称MCP（注：MCP在此处可能是一个特定的名称或缩写，根据上下文可能需要具体翻译，但直接翻译为“聊天称MCP”即可，若MCP有特定含义，则需根据实际情况调整）
search_documents并且可选择调用OpenAI来生成附带来源的答案。
笔记
- 仅处理UTF-8编码的文本内容。对于PDF/DOCX文件，请添加转换器或文本提取步骤。
- 如果
OPENAI_API_KEY未提供：
- MCP服务器无法嵌入文本；请添加您的密钥或将嵌入替换为本地模型。 - 后端聊天将仅返回包含来源的模拟响应。
发展
- 健康检查：
GET /health（后端）和GET /health(mcp-server) 可以翻译为“（多客户端协议服务器）”或者根据具体上下文，也可以简化为“（MCP服务器）”，其中“MCP”可能代表特定的多客户端协议或系统名称。 - 根据您的需求更新分块、维度和模型。
未来的改进方向
- 管理员路由的身份验证。
- PDF/DOCX文件提取。
- 在聊天中实时显示回复。
- 原始文件的持久化对象存储。
连接到数据库
psql -h localhost -p 5432 -U mcp -d mcpdb