超级链接MCP服务器
一种模型上下文协议（MCP）服务器，使用以下方式提供语义搜索和RAG功能 超级链接的矢量搜索框架。该服务器使AI助手能够从结构化数据文件中创建和查询矢量索引，并支持多个搜索维度（文本相似性、新近性、类别和数字）。
概述
该项目创建了一个MCP服务器，该服务器封装了Superlinked的InMemoryExecutor，允许任何兼容MCP的客户端（如Claude Desktop）对结构化数据执行复杂的语义搜索操作。服务器提供工具来预览数据文件、创建多维向量索引，并使用自然语言进行查询。
运作原理
服务器使用Superlink的矢量搜索功能来创建结合多个搜索维度的内存索引：
- 文本相似度：使用句子变换器嵌入的语义搜索
- 近期性：时间戳字段的基于时间的排名
- 数字：数值排名（价格、评级等）
- 类别：类别匹配和过滤
创建索引时，服务器：
- 分析数据文件结构
- 根据列映射创建适当的向量空间
- 将自定义权重应用于每个维度
- 将数据摄取到内存索引中
- 使其可用于语义查询
特性
- 多格式支持：CSV和JSON数据文件
- 灵活的架构：基于数据的动态模式创建
- 多维搜索：组合文本、时间、数字和类别
- 自定义称重：控制每个搜索维度的重要性
- 内存执行：无外部依赖的快速查询
- MCP兼容性：适用于任何MCP客户端
安装
先决条件
- Python 3.10+
- pip包管理器
设置
- 克隆此存储库：
git clone
cd rag_repo- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt- 设置所需的环境变量：
# Required for Streamlit demo
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
# Optional: Change Claude model (default: claude-haiku-4-5-20251001)
export CLAUDE_MODEL=claude-haiku-4-5-20251001MCP服务器工具
服务器提供三个主要工具：
1. preview_file
在索引之前预览数据文件的结构和内容。使用此工具了解您的数据结构，并决定创建哪些空间用于索引。
参数：
file_path（string）：数据文件的路径（CSV或JSON）rows（整数，可选）：要预览的样本行数（默认值：5）
退货：
- 总行数
- 列名和数据类型
- 样品记录
示例用例： “显示sample_data/business_news.json中的内容”
2. create_index
从结构化数据创建可搜索的向量索引。
参数：
file_path（string）：要索引的数据文件的路径column_mapping（dict）：将列名映射到空间类型
- text_similarity：用于文本字段（语义搜索） - recency：用于时间戳/日期字段（Unix时间戳） - number：用于数字字段 - category：用于分类字段
weights（dict）：将列名映射到权重值（0.0到1.0）
- 权重越高=对排名的影响越大 - 例子： {"description": 0.8, "timestamp": 0.3}
退货：
- 索引名称（从文件名派生）
- 列配置
- 摄入统计
- 应用重量
示例用例： “从business_news.json中创建一个索引，在描述字段上进行文本搜索，在日期字段上进行近距搜索。对描述赋予更多权重。”
3. query_index
使用自然语言查询搜索索引。
参数：
index_name（string）：索引的名称（不带扩展名的文件名）query_text（string）：自然语言搜索查询limit（整数，可选）：返回的最大结果（默认值：5）
退货：
- 结果数组包含：
- id：记录标识符 - score：相似性得分 - fields：所有索引字段及其值
示例用例： “在business_news索引中搜索有关罢工的文章”
与外部MCP客户端集成
克劳德桌面
要将此服务器与Claude Desktop一起使用，请执行以下操作：
- 找到您的Claude Desktop配置文件：
- macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 添加服务器配置：
{
"mcpServers": {
"superlinked-rag": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/rag_repo/mcp_server.py"],
"type": "stdio"
}
}
}- 重新启动克劳德桌面
- 服务器工具现在可供Claude使用。你可以要求克劳德：
- 预览您的数据文件 - 创建向量索引 - 执行语义搜索
Streamlit演示应用程序
此存储库包含一个Streamlit聊天机器人演示，该演示使用Claude Agent SDK作为MCP客户端。这演示了如何与MCP服务器构建对话界面。
运行演示
- 运行Streamlit应用程序：
streamlit run streamlit_chatbot.py- 打开浏览器到提供的URL（通常
http://localhost:8501)
- 重要提示：未修复的小错误-在新环境安装后，MCP服务器可能无法在第一次启动应用程序时加载。只需在Streamlit应用程序加载后刷新浏览器一次，您只需执行一次即可解决问题。
演示功能
- 实时流媒体：查看AI推理步骤
- 对话记忆：带上下文的多回合对话
- 工具可视化：观看AI使用MCP工具
- 交互式用户界面：带有执行步骤显示的干净界面
对话流程示例
- “我有一个文件：sample_data/business_news.json。告诉我里面有什么。”
- “在描述字段上创建语义搜索索引，在日期字段上创建基于时间的排名。”
- “谁想罢工？”
- “这个消息已经过时了，把更多的注意力放在日期上。”
- “有关于天然气的消息吗？上面说什么？”