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MCP Server · 数据服务

MCP Scapes

mcp-scapes 是一个基于语义路由和拓扑结构的MCP联邦系统,通过软分配上下文实现跨领域知识管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 12
分布式系统Python上下文感知

快速开始

作者 / 组织
colej
提供方
colej

工具数量

12

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

MCP Scapes 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 12 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -e ".[dev]"

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 12 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。

详细介绍

mcp脚本

具有软/重叠上下文分配的语义路由、地形MCP联邦。 概念来源于神经科学中地图和地形的表示,如《Brainscapes》(Schwarzlose,2021)一书所述

概念

地形布线的灵感来自大脑如何在空间中连续组织表示:具有相似特征的概念彼此靠近,区域之间的边界是梯度而不是硬线。mcp-scapes将这一原则应用于mcp服务器——每个子服务器都是一个域区域,服务器之间的接近度被编码在实时距离矩阵中,每条知识都被分配到所有区域的软成员权重,而不是只属于一个区域。

mcp-scapes没有将查询硬路由到一个服务器,而是嵌入查询并计算所有服务器质心上的softmax。低温产生近乎硬的路由(最近的域获得大部分权重);高温会同时在许多服务器上扩散激活。这反映了皮层映射如何在边界处融合,神经元对多种刺激的反应是分级调谐曲线,而不是二元隶属关系。

建筑

  ┌────────────────────────────────────────────┐
  │              meta-server :8000             │
  │  ┌──────────┐  ┌────────┐  ┌───────────┐  │
  │  │ Registry │  │  Map   │  │  Router   │  │
  │  │ (SQLite) │  │(cosine │  │(embed +   │  │
  │  │          │◄─│ dist.) │◄─│ softmax)  │  │
  │  └──────────┘  └────────┘  └───────────┘  │
  │        MCP tools + /internal/* HTTP        │
  └──────┬──────────────┬──────────────┬───────┘
         │              │              │
  :8001  ▼       :8002  ▼      :8003  ▼
  child-energy   child-research  child-code
  KnowledgeGraph KnowledgeGraph  KnowledgeGraph
  (SQLite + vec) (SQLite + vec)  (SQLite + vec)

快速入门——Docker Compose

docker compose up --build

这将开始:

  • meta 在8000端口
  • child-energy 在端口8001上
  • child-research 在8002端口
  • child-code 在8003端口

所有子服务器在启动时向meta自动注册。

快速入门-手册

pip install -e ".[dev]"

# Terminal 1 — meta
topomcp-meta

# Terminal 2 — one child
CHILD_ID=energy \
CHILD_NAME="Energy Markets" \
CHILD_DESCRIPTION="Knowledge about energy markets and commodities" \
META_URL=http://localhost:8000 \
topomcp-child

添加 --preload 在接受连接之前,可以使用任一命令来预热句子转换器模型。

MCP工具--元服务器

工具说明
list_domains最近3个邻居的所有注册服务器
route_query(query, top_k, temperature)具有分数和连接信息的最近服务器
soft_route_query(query, temperature)所有域上的完整softmax权重分布
domain_map按边缘列表的成对服务器间距离
interpolate_domains(domain_a, domain_b, t)在两个域之间布置插值中点
search_across(query, top_k_servers, top_k_results)扇出搜索、合并和重新排序结果
add_to_domain(domain_id, content, tags)将代理add_memory添加到特定的子节点
add_with_soft_routing(content, tags, temperature, threshold)写入高于权重阈值的所有服务器

MCP工具--子服务器

工具说明
add_memory(content, tags, domain_weights)在本地知识图中添加节点
search_memory(query, k)语义搜索,返回带有分数的top-k
get_memory(id)按id获取单个节点
add_relation(source_id, target_id, relation, weight)在节点之间添加有向边
describe服务器标识、质心、节点计数、顶部标签
list_memories(limit, offset)所有节点的分页列表

软路由是如何工作的

当查询或内容到达元服务器时,mcp会执行以下操作:

  1. 嵌入 文本使用 all-MiniLM-L6-v2 (384维向量)。
  1. 分数 通过查询嵌入和每个服务器的质心(其所有存储节点嵌入的平均值)之间的余弦相似性来计算每个注册的服务器。
  1. 随温度应用softmax τ:
   weight_i = exp(sim_i / τ) / Σ exp(sim_j / τ)

- τ = 0.1 → 近似硬路由:最接近的域获得全部权重。 - τ = 2.0 → 扩散激活:多个域获得相当大的权重。

  1. 对于 add_with_soft_routing,任何重量超过 threshold (默认值 0.15)接收写入。节点存储在 domain_weights 设置为完整的softmax分布,对所有区域的分数成员进行编码。

服务器质心自动更新:每个 add_memory 调用会触发后台POST meta/internal/refresh_centroid/{id},它获取孩子的更新质心并重建成对距离矩阵。

贡献

  1. 分叉仓库并创建一个功能分支。
  2. 安装开发依赖项: pip install -e ".[dev]".
  3. 运行测试: pytest tests/.
  4. 打开一个PR main.

工具与能力

工具数量

12

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语义路由Python本地部署知识图谱分布式系统神经科学启发上下文感知

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

  • 工具数量 12 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 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。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 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

MCP Scapes 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e ".[dev]",运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Scapes 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,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。

MCP Scapes 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。

MCP Scapes 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。

MCP Scapes 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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