语义集成引擎（SIE）
这 语义集成引擎（SIE） 是一个混合语义向量 设计用于集成结构化知识图的检索引擎， 符号推理和现代嵌入模型。
SIE可以用作 独立RAG发动机，提供：
- 高质量的文本到知识检索
- 用于AI代理的REST和MCP接口
- 混合符号+向量推理
然而，SIE也是作为\ SimpleModeling.org/SmartDox生态系统，在那里它实现了它的 充分的潜力。
当与以下内容结合时：
- SmartDox （结构化、双语、语义丰富的文档）
- SimpleModeling.org知识图谱 （基于RDF/JSON-LD的BoK）
SIE成为 *基于知识的人工智能引擎* 能够：
- 理解领域模型和概念结构
- 用明确的语义语境回答问题
- 执行尊重本体、类别、引用的检索，
文档结构
- 支持人工智能辅助建模、文档和开发工作流程
简言之： SIE可以独立工作，但它变得更加强大 当与SimpleModeling.org的语义知识库集成时。
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CNCF边界合同
- ExecutionContext由CNCF提供，并由SIE作为只读数据使用。
- SIE不得从ExecutionContext构造、变异或推断语义。
- CanonicalId是不透明的，仅用于相关性。
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🌐 架构概述
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Semantic Integration Engine (SIE) │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌────────────────────────────┐ │
│ │ Fuseki RDF │`
- Verbs represent **intent / operation**
- Objects represent **SIE domain vocabulary**
- Tool names are treated as **stable APIs** (avoid breaking changes)
### Allowed Verbs
| Verb | Meaning |
|------|--------|
| `explain` | Explain a concept, model, or document |
| `query` | Perform conditional or exploratory queries |
| `list` | List available resources |
| `get` | Retrieve a single resource by identifier |
| `resolve` | Resolve references or relationships |
| `analyze` | Perform analysis or evaluation |
| `validate` | Validate structure or constraints |
| `generate` | Generate derived artifacts |
Avoid vague verbs such as `do`, `run`, `execute`, or `process`.
### Standard SIE Objects
| Object | Meaning |
|--------|--------|
| `Concept` | Conceptual entity (LexiDox / CML) |
| `Graph` | Semantic knowledge graph |
| `Document` | Structured document |
| `Passage` | Document fragment |
| `Model` | Domain or system model |
| `Entity` | Domain entity |
| `Vocabulary` | Controlled vocabulary |
| `Ontology` | RDF / OWL structure |
### Example Tool Names
- `explainConcept`
- `queryGraph`
- `listDocuments`
- `getDocument`
- `resolveConcept`
- `analyzeModel`
### Versioning Policy
- Tool names are **not renamed** once published
- Breaking changes require a version suffix:
解释概念2
- Older versions may coexist during migration
### Design Rationale
- Tool names represent **semantic intent**, not implementation
- Transport details (`ws`, `stdio`, `mcp`) are intentionally excluded
- Internal technologies (`rdf`, `sparql`, `vector`, `embedding`) are hidden
- This allows the same tool set to be used consistently from:
- ChatGPT (WebSocket-based MCP)
- VS Code (stdio-based MCP)您可以使用 VS Code 或 ChatGPT 作为MCP客户端。
除了基于MCP的客户端之外，SIE还公开了传统的REST API。 这允许您使用SIE 无MCP，使用标准HTTP工具。
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选项C：REST API（直接HTTP访问）
REST API可用于：
- 快速测试
curl或HTTP客户端 - 与现有应用程序集成
- 无需MCP工具即可理解SIE行为
REST端点
http://localhost:9050/api/query
REST查询示例
curl -X POST http://localhost:9050/api/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "query": "Explain SimpleModelObject." }'REST API和MCP API共享相同的底层语义引擎。 REST接口有意保持简单和无状态。
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MCP客户端（基于stdio的CLI）
这 mcp-client 可以作为独立设备使用 基于stdio的CLI.
它接受：
- 通过STDIN发送MCP JSON-RPC消息
- 交互式 元命令 从...开始
:用于客户端控制
这允许开发人员检查和调试MCP初始化和功能 而不依赖于VS Code或其他MCP运行时。
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VS Code MCP集成现状
在撰写本文时，VS Code不会自动调用 中定义的MCP stdio服务器 .vscode/settings.json.
虽然该配置在语法上是正确的， MCP运行时未被激活，以及 initialize / get_manifest 不是由VS代码触发的。
因此，该存储库提供了 基于CLI的工作流 作为一种实用且可重复的替代方案。
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MCP客户端元命令
以下元命令受支持 mcp-client:
:help\
显示可用的元命令。
:status\
显示客户端角色、传输和REST端点。
:initialize\
转储合并的MCP初始化响应(initialize.json + mcp.json).
:manifest\
转储MCP功能（工具定义）。
:exit,:quit\
立即退出客户端。
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退出MCP客户端
由于此客户端在stdio模式下运行，信号处理可能会有所不同 这取决于执行环境（终端、Docker、Emacs等）。
始终支持并推荐以下元命令：
:exit:quit
即使在Ctrl-C或EOF下，这些命令也会可靠地终止客户端 未正确传播。
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为什么选择CLI？
MCP被设计为一种工具连接协议，但它的运行时支持 在编辑方面仍在不断发展。
提供CLI允许：
- MCP初始化的确定性检查
- 无编辑器特定行为的调试
- 可复制的演示和文档
因此，此CLI 不是退路，但这是一个深思熟虑的设计选择。
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📄 许可证
软件（代码）
根据 Apache许可证2.0\ https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
文档（文本、示例、图表）
根据以下许可 CC-BY-SA 4.0\ https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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