mcp核心库存
mcp核心清单是一个全面的模型上下文协议（mcp）模板和生成引擎，用于构建高性能、可扩展的mcp实现。
🚀 特性
- 完整的MCP框架：全面实施模型上下文协议
- 模板引擎：从多个模板（Go、TinyGo、Rust WASM、Web）生成代码
- AI集成：内置对OpenAI、Gemini、GLM和其他LLM提供商的支持
- 知识管理：RAG（检索增强生成），带有矢量和图形数据库
- 状态管理：具有事件源的分布式状态
- 可观测性：全面监控、跟踪和分析
- 安全：企业级身份验证、授权和加密
- 混合计算：支持本地CPU和外部GPU（RunPod）计算
- 整洁架构：模块化、可维护的代码结构
📁 项目结构
该项目遵循 整洁架构 由14个主要区块组成的图案：
├── cmd/ # Application entry points
├── internal/ # Private application code
│ ├── core/ # Performance engine
│ ├── ai/ # AI & knowledge management
│ ├── state/ # State management
│ ├── monitoring/ # Observability
│ ├── versioning/ # Version control
│ ├── mcp/ # MCP protocol & generation
│ ├── services/ # Application services
│ ├── domain/ # Domain logic
│ ├── application/ # Use cases
│ ├── infrastructure/ # External integrations
│ ├── interfaces/ # Input/output adapters
│ └── security/ # Security layer
├── pkg/ # Public libraries
├── templates/ # Code generation templates
├── tools/ # Development tools
├── config/ # Configuration files
├── scripts/ # Automation scripts
└── docs/ # Documentation🛠️ 快速开始
先决条件
- 达到1.21或更高
- Docker（可选）
- 访问受支持的数据库和消息代理
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/vertikon/mcp-core-inventory.git
cd mcp-core-inventory
# Install dependencies
make deps
# Build the application
make build运行应用程序
# Run with default configuration
make run
# Or using Go directly
go run ./cmd/main.go🎯 用法
CLI命令
mcp核心库存CLI提供了用于管理mcp和模板的全面命令：
# Generate a new MCP
hulk generate --template go --name my-mcp
# List available templates
hulk template list
# Validate MCP structure
hulk validate mcp ./my-mcp
# Start monitoring
hulk monitor start
# View application status
hulk status模板生成
# Generate a Go backend service
hulk generate template go --name my-service --with-grpc
# Generate a TinyGo WASM module
hulk generate template tinygo --name my-wasm
# Generate a React web frontend
hulk generate template web --name my-ui
# Generate a premium MCP with full features
hulk generate template mcp-go-premium --name enterprise-mcp🔧 配置
配置是通过YAML文件进行管理的 config/ 目录：
config/core/-发动机和核心设置config/ai/-人工智能模型和知识设置config/infrastructure/-数据库和消息设置config/environments/-特定环境配置config/features.yaml-功能标志
环境设置
# Development
export HULK_ENV=dev
# Production
export HULK_ENV=prod
# Override configuration path
export HULK_CONFIG_PATH=/path/to/config🤖 AI集成
mcp核心库存与多个AI提供商集成：
支持的提供商
- 开放人工智能：GPT-3.5、GPT-4、GPT-4-涡轮增压器
- 谷歌：Gemini Pro、Gemini Ultra
- 通用语言模型：GLM-4.6、GLM-3涡轮
- 自定义：OpenAI兼容端点
知识管理
内置RAG功能，具有：
- 矢量数据库（Qdrant、Pinecone、Weaviate）
- 图形数据库（Neo4j、ArangoDB）
- 文档存储（MongoDB、CouchDB）
- 混合搜索（矢量+关键字）
内存管理
- 情节记忆：短期对话历史
- 语义记忆：长期知识存储
- 工作记忆：当前会议背景
- 记忆巩固：从短期到长期的自动转换
📊 监测和可观察性
内置全面监控：
- 指标：普罗米修斯兼容指标
- 追踪：开放遥测/Jaeger分布式跟踪
- 日志记录：多级结构化日志记录
- 健康检查：活体和准备状态探测
- 分析：使用、性能和成本分析
仪表盘
访问监控仪表板 http://localhost:3000 （Grafana）
🔒 安全
企业级安全功能：
- 认证：JWT、OAuth 2.0、SSO支持
- 授权：基于角色的访问控制（RBAC）
- 加密：静态和传输中的AES-256加密
- 审计日志：全面的审计跟踪
- 合规：GDPR、HIPAA、SOX合规支持
🚀 部署
码头工人
# Build image
make docker
# Run container
docker run -p 8080:8080 -e HULK_ENV=prod mcp-core-inventory:latestKubernetes
# Deploy to Kubernetes
kubectl apply -f deployments/k8s/
# Check deployment status
kubectl get pods -l app=mcp-core-inventory无服务器
# Deploy as serverless functions
hulk deploy serverless --provider aws🧪 测试
# Run all tests
make test
# Run with coverage
make test-coverage
# Run integration tests
go test -v ./tests/integration/...📚 文档
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🆘 支持
- 问题:
- 讨论:
- 文档: 项目文档
🙏 致谢
- 这 模型上下文协议（MCP） 社区
- MCP规范的拟人化
- mcp核心库存的所有贡献者和用户
______________________________________________________________________
内置于❤️ Vertikon团队