cag MCP

CAG MCP服务器

实现模型上下文协议（MCP）标准的高性能缓存增强生成（CAG）服务器。

什么是CAG？

缓存增强生成（CAG）是RAG（检索增强生成）的替代方案，它将文档预加载到模型的上下文窗口或缓存中，而不是在运行时搜索向量数据库。这种方法提供了：

• 更快的响应时间 -无矢量搜索开销
• 更好的上下文连贯性 -所有相关文件都已在内存中
• 更简单的架构 -无需嵌入或矢量数据库
• 减少延迟 -直接访问缓存内容

特性

• 🚀 高性能 -具有亚毫秒访问时间的内存缓存
• 🔌 MCP兼容 -模型上下文协议的全面实现
• 📚 智能缓存 -LRU驱逐、大小限制和自动内容管理
• 🔍 高级搜索 -在缓存文档中进行全文搜索
• 🛠️ 双重实施 -Python（FastMCP）和TypeScript版本
• 🧪 经过彻底测试 -TDD方法与实际集成测试
• 🔒 生产就绪 -错误处理、日志记录和监控

快速开始

Python版本

# Install dependencies
uv sync

# Run the server
uv run python -m cag_mcp_server

# Run tests
uv run pytest

TypeScript版本

# Install dependencies
pnpm install

# Build and run
pnpm build
pnpm start

# Run tests
pnpm test

与Claude Desktop集成

1. 添加到您的Claude Desktop配置中：

{
  "mcpServers": {
    "cag-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "cag_mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/cag-mcp-server"
    }
  }
}

1. 重新启动克劳德桌面
2. CAG服务器将出现在MCP菜单中

建筑

CAG MCP服务器由以下部分组成：

• 缓存管理器 -处理有大小限制的文档存储和LRU删除
• 文档加载器 -启动时加载和验证文档
• MCP服务器 -使用资源、工具和提示实现模型上下文协议
• 搜索引擎 -提供跨缓存内容的快速全文搜索

配置

创建一个 config.json 文件：

{
  "cache": {
    "maxSizeMB": 100,
    "evictionPolicy": "lru",
    "preloadDirectory": "./documents"
  },
  "server": {
    "logLevel": "info",
    "enableMetrics": true
  }
}

MCP能力

资源

每个缓存的文档都作为具有URI模式的MCP资源公开 cache://filename.

工具

• search_cache -在所有缓存文档中搜索
• get_document -检索特定文档
• cache_stats -获取缓存统计信息和性能指标

鼓励

为常见查询模式预构建提示模板。

发展

# Setup development environment
./scripts/setup-dev.sh

# Run all tests
./scripts/integration-test.sh

# Verify MCP compatibility
./scripts/verify-mcp.sh

测试

这个项目使用测试驱动开发（TDD），没有模拟。所有测试都使用实际实现：

# Python tests
uv run pytest -xvs

# TypeScript tests
pnpm test

# Integration tests
./scripts/test-server.sh

演出

• 文档访问：\<1ms
• 搜索延迟：1000个文档\<10ms
• 内存效率：约1.2倍文档大小
• 启动时间：100MB缓存\<5s

贡献

1. 阅读 CLAUDE.md 发展指南
2. 遵循TDD方法——先编写测试
3. 在提交PR之前，确保所有测试都通过
4. 使用真实的MCP客户端集成进行验证

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件