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MCP Server · 数据服务

Guruji (No Ob Master69000)

Guruji是一个MCP服务器,能够根据需求生成工具,并提供一个具有记忆功能的复杂聊天机器人,可以调用工具以提高性能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
聊天机器人TypeScript数据分析

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
NoObMaster69000
提供方
NoObMaster69000

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Guruji (No Ob Master69000) 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

Guruji 翻译成中文是“导师”或“大师”。这个称呼通常用于表示对某位老师、导师或精神领袖的尊敬,强调其在知识、智慧或道德方面的权威地位

Guruji是一个MCP服务器,它能够根据您的需求生成工具,并且是一个功能强大的聊天机器人,具备记忆功能,能够发起聊天并调用工具以提升性能

数据库

这个项目使用SQLAlchemy和Alembic来管理数据库。数据库是一个名为(此处应接具体文件名,但原文未给出)的SQLite数据库文件 guruji.db 位于 backend 目录。

数据库迁移

要在项目根目录下初始化数据库并应用迁移,请运行以下命令:

  1. 初始化数据库(仅限首次):
   cd backend
   alembic upgrade head
  1. 在更改模型后,生成一个新的迁移文件:
   cd backend
   alembic revision --autogenerate -m "A descriptive message for the migration"
  1. 应用新的迁移方案:
   cd backend
   alembic upgrade head

后端API

后端是一个FastAPI应用程序,提供了一组用于管理聊天会话、工具、知识库和数据库连接的API。

运行后端服务器

要运行后端服务器,请导航至 backend 进入目录并运行以下命令:

uvicorn main:app --reload

服务器将在 http://localhost:8000。

后端架构

后端已经重构,采用SQLite数据库并通过SQLAlchemy实现数据持久化。与之前的内存存储相比,这提供了一个更稳健且可扩展的解决方案。

关键组件:

  • database.py这个文件用于设置SQLAlchemy引擎、会话工厂以及ORM模型的声明式基类。
  • sql_models.py此文件包含所有中心(知识库、工具、数据库、提示)的SQLAlchemy对象关系映射(ORM)模型。这些模型定义了数据库架构。
  • models.py此文件包含用于API请求和响应验证的Pydantic模型。这些模型现已配置为与SQLAlchemy ORM模型协同工作。
  • main.py这是主要的FastAPI应用程序文件。所有CRUD(创建、读取、更新、删除)端点都已重构,以使用新的数据库会话和ORM模型来与数据库进行交互。
  • 蒸馏器(或蒸馏装置)该项目现在使用Alembic进行数据库迁移。迁移脚本位于 backend/alembic/versions 目录。

知识库中心

知识库中心允许您管理聊天代理可使用的知识库。

终点:

  • POST /kb/create创建一个新的知识库。

- 请求体: KnowledgeBaseRequest 模型。 - 示例:

    curl -X POST http://localhost:8000/kb/create \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "kb_name": "My KB",
      "vector_store": "ChromaDB",
      "allowed_file_types": [".pdf", ".txt"],
      "parsing_library": "PyPDF",
      "chunking_strategy": "fixed-size",
      "chunk_size": 512,
      "chunk_overlap": 64,
      "metadata_strategy": "basic"
    }'
  • GET /kb/list列出所有可用的知识库。
  • GET /kb/{kb_id}通过其ID检索单个知识库。
  • PUT /kb/{kb_id}更新现有的知识库。

- 请求体: KnowledgeBaseRequest 模型。

  • DELETE /kb/{kb_id}删除知识库。

工具中心

工具中心允许您创建、管理和使用自定义工具。

终点:

  • POST /tools/create创建一个新的自定义工具。

- 请求体: CustomToolCreate 模型。 - 示例:

    curl -X POST http://localhost:8000/tools/create \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "name": "my_adder",
      "description": "A simple tool that adds two numbers.",
      "code": "def my_adder(a: int, b: int) -> int: return a + b"
    }'
  • GET /tools列出所有可用工具(默认工具和自定义工具)。
  • GET /tools/{tool_id}通过ID检索一个自定义工具。
  • PUT /tools/{tool_id}更新现有的自定义工具。

- 请求体: CustomToolCreate 模型。

  • DELETE /tools/{tool_id}删除自定义工具。

Prompt Hub(可译为“提示集/指令中心”,具体根据上下文选择更贴切的表述)

Prompt Hub 允许您管理可在聊天中使用的提示。

终点(或结果指标):

  • POST /prompts/create创建一个新的提示。

- 请求体: PromptCreate 模型。 - 示例:

    curl -X POST http://localhost:8000/prompts/create \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "name": "My Prompt",
      "text": "This is my custom prompt."
    }'
  • GET /prompts/list列出所有可用的提示。
  • GET /prompts/{prompt_id}通过ID获取单个提示。
  • PUT /prompts/{prompt_id}更新现有的提示。

- 请求体: PromptCreate 模型。

  • DELETE /prompts/{prompt_id}删除一个提示。

数据库中心

数据库中心允许您管理数据库连接配置。

终点(或结果指标):

  • POST /databases/create创建一个新的数据库连接。

- 请求体: DatabaseConnectionCreate 模型。 - 示例:

    curl -X POST http://localhost:8000/databases/create \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "name": "My DB",
      "db_type": "PostgreSQL",
      "host": "localhost",
      "port": 5432,
      "username": "admin",
      "password": "password"
    }'
  • GET /databases/list列出所有可用的数据库连接。
  • GET /databases/{db_id}通过ID检索单个数据库连接。
  • PUT /databases/{db_id}更新现有的数据库连接。

- 请求体: DatabaseConnectionCreate 模型。

  • DELETE /databases/{db_id}删除数据库连接。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

工具生成TypeScript本地部署聊天机器人数据库管理知识库管理API服务

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Guruji (No Ob Master69000) 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Guruji (No Ob Master69000) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Guruji (No Ob Master69000) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Guruji (No Ob Master69000) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Guruji (No Ob Master69000) 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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