interweave MCP-server

InterWeave MCP服务器

项目目的

InterWeave是一个模型上下文协议（MCP）服务器，旨在提供AI模型和外部数据源之间的无缝集成。服务器充当桥梁，使人工智能应用程序能够通过标准化协议访问和操纵数据，同时保持安全性和性能。

主要特点

• 存储体：对话上下文和学习信息的持久存储
• 数据存储：安全访问外部数据库和文件系统
• 能力管理：服务器功能的动态注册和执行
• 协议遵从：完整的MCP规范实施

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    InterWeave MCP Server                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │   Memory    │  │    Data     │  │     Capability      │  │
│  │   Banks     │  │   Stores    │  │    Management       │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    MCP Protocol Layer                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │              Network Transport                           │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
        ┌─────────────────────────────────────┐
        │         AI Client Applications      │
        │    (Claude, GPT, Local Models)     │
        └─────────────────────────────────────┘

快速开始

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• pip包管理器
• Git

安装和设置

1. 克隆存储库：

   git clone 

1. 导航到项目目录：

   cd InterWeave_mcp-server

1. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量：

   cp .env.example .env
   # Edit .env file with your configuration

1. 运行服务器：

   python src/main.py

验证

服务器运行后，您应该看到指示InterWeave服务器已成功启动的输出。服务器将准备好接受来自兼容AI客户端的MCP连接。

配置

服务器可以通过环境变量进行配置。复制 .env.example 向 .env 并根据您的设置修改值。有关详细说明，请参阅下面的环境变量部分。

发展

项目结构

InterWeave_mcp-server/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   └── main.py          # Main server entry point
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .env.example        # Environment variable template
├── .gitignore          # Git ignore rules
└── README.md           # This file

环境变量

参见 .env.example 所有可用的配置选项及其描述。

贡献

入门指南

1. 分叉存储库 在您首选的Git平台上

1. 创建要素分支：

   git checkout -b feature/your-feature-name

1. 设置开发环境：

   source .venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

开发指南

代码的风格

• 遵循PEP 8 Python风格指南
• 使用有意义的变量和函数名
• 将文档字符串添加到所有函数和类中
• 保持功能集中和模块化

测试

• 为所有新功能编写单元测试
• 在提交PR之前，确保所有测试都通过
• 追求高测试覆盖率

文档

• 针对任何用户面临的更改更新README.md
• 在.env.example.中记录新的环境变量
• 为复杂逻辑添加内联注释

提交变化

1. 提交您的更改：

   git add .
   git commit -m "feat: add your feature description"

1. 推你的叉子：

   git push origin feature/your-feature-name

1. 创建拉取请求 与：

- 变更的清晰描述 - 参考任何相关问题 - 屏幕截图/示例（如适用）

提交消息格式

使用常规提交格式：

• feat: 对于新功能
• fix: 用于修复错误
• docs: 文档更改
• refactor: 用于代码重构
• test: 用于添加测试
• chore: 用于维护任务

代码审查流程

1. 所有PR都需要至少一次审查
2. 处理所有审阅者的意见
3. 确保CI/CD检查通过
4. 保持干净的提交历史记录

问题和Bug报告

在报告问题时，请包括：

• 重现步骤
• 预期行为
• 实际行为
• 环境详细信息（Python版本、操作系统等）
• 相关日志或错误消息

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

支持

如有疑问和支持：

• 在存储库中创建问题
• 检查现有文档
• 查看MCP规范以了解协议详细信息

更新日志

看 更改日志.md 查看版本历史和更改。