TOS网桥MCP服务器v0.2.0
MCP服务器将克劳德桌面/代码桥接到VPS托管的Qdrant+Neo4j。提供 图增强语义搜索（GraphRAG）、双存储写入、实体/关系 CRUD和跨文档发现——所有这些都通过单个MCP服务器完成。
工具（8）
基础设施
check_tos_health --监控Qdrant和Neo4j的连接、延迟、节点/集合计数。
sync_to_tos --将模式批量同步到Qdrant和/或Neo4j。
patterns：列表{text, source, category, importance}词典target：“qdrant”、“neo4j”或“两者都有”（默认值：“两者都”）collection：Qdrant集合名称
文档存储和搜索（GraphRAG）
store_doc_with_graph --使用Neo4j图交叉引用将文档存储在Qdrant中。 在Neo4j中创建一个文档节点，其中MENTIONS/REFERENCES边指向实体节点， 并将嵌入的向量转换为Qdrant——所有这些都在一次工具调用中完成。两者都能处理 命名向量（例如。 dense)自动生成未命名的默认向量。
text：用于嵌入的文档内容collection：Qdrant集合名称title：文档标题path,summary,metadata：可选富集entities:[{name, type, importance}]--创建通过MENTIONS链接的实体节点relationships:[{target, rel_type, context}]--创建其他类型化边- 退货：
qdrant_id,neo4j_id，实体/关系计数
search_with_graph --图增强语义搜索（GraphRAG）。 嵌入查询，搜索Qdrant，然后通过Neo4j共享实体扩展结果 穿越。通过知识图谱连接的文档得分会提高。
query,collection：必填limit：最大结果（默认值10）relationship_boost：图表连接文档的得分提升（0.0–0.5，默认0.2）include_graph_context：在结果中包含实体连接- 返回：用原始/提升的分数重新排列结果，
discovered_via_graph旗帜
find_related_docs --从已知文档遍历图。 查找通过共享Neo4j实体连接到源文档的文档。
qdrant_id：源文档的Qdrant UUIDmax_depth：横向深度1–3（默认值2）limit：最大相关文档数（默认值10）include_paths：包括关系类型路径- 返回：具有距离、共享实体、关系类型的相关文档
实体和关系CRUD（v0.2.0）
create_or_update_entities --使用观察值创建或更新实体。 使用MERGE进行重复数据消除：现有实体会附加新的观察结果 （重复数据消除），创建新实体。替换 neo4j-memory-remote:create_entities
add_observations.
entities:[{name, type, observations: [...]}]check_existing：如果为真（默认），则MERGE；如果为false，则始终为CREATE- 返回：创建、更新、总计数
create_relationships --在实体之间创建类型化关系。 使用MERGE安全机制——自动创建缺失实体 concept 类型。 替换 neo4j-memory-remote:create_relations.
relationships:[{from_entity, to_entity, rel_type, context}]- 返回：创建计数
find_entities --按名称搜索实体（不区分大小写的子字符串）。 返回实体及其观测值、类型以及哪些文档提到了它们。 用于在创建新实体之前进行重复数据删除。替换 neo4j-memory-remote:search_memories + find_memories_by_name.
query：搜索字符串entity_type：可选类型过滤器limit：最大结果（默认值20）- 返回：将实体与观察和文档引用进行匹配
安装
git clone https://github.com/No-Smoke/tos-bridge.git
cd tos-bridge
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .环境变量
| 变量 | 必填 | 默认 | 描述 |
|---|---|---|---|
QDRANT_URL | 是的 | http://localhost:6333 | Qdrant服务器URL |
QDRANT_API_KEY | 是 | - | Qdrant API密钥 |
NEO4J_URI | 是的 | bolt://localhost:7687 | Neo4j连接URI |
NEO4J_USER | 没有 | neo4j | Neo4j用户名 |
NEO4J_PASSWORD | 是 | -- | Neo4j密码 |
OLLAMA_URL | 没有 | http://localhost:11434 | Ollama嵌入式服务器 |
OLLAMA_EMBED_MODEL | 没有 | mxbai-embed-large | 嵌入模型（1024 dims） |
Claude桌面配置
{
"mcpServers": {
"tos-bridge": {
"command": "/path/to/tos-bridge/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "tos_bridge"],
"env": {
"QDRANT_URL": "http://your-vps:6333",
"QDRANT_API_KEY": "your-api-key",
"NEO4J_URI": "bolt://your-vps:7687",
"NEO4J_USER": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "your-password",
"OLLAMA_URL": "http://nuc-ip:11434"
}
}
}
}Neo4j架构
所需索引（手动创建或让TOS桥自动创建）：
CREATE INDEX doc_qdrant_id IF NOT EXISTS FOR (d:Document) ON (d.qdrant_id);
CREATE INDEX doc_collection IF NOT EXISTS FOR (d:Document) ON (d.qdrant_collection);
CREATE INDEX entity_name IF NOT EXISTS FOR (e:Entity) ON (e.name);节点标签： Document （与 qdrant_id 交叉引用）， Entity （与 observations 列表）。 关系类型： MENTIONS （文件→实体）， REFERENCES （文件→实体）， 加上通过创建的任何自定义类型 create_relationships.
建筑
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Claude Desktop │────▶│ TOS-Bridge │
│ or Claude.ai │ │ MCP Server │
└─────────────────┘ └────────┬────────┘
│
┌────────────┼────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Qdrant │ │ Neo4j │ │ Ollama │
│ (vectors)│ │ (graph) │ │(embeddings)
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘什么TOS桥不能替换
这些仍然需要直接工具访问：
- qdrant新：收藏管理、删除文档、混合搜索、索引降级、搜索代码
- neo4j mcp远程：用于复杂多跳分析的原始Cypher查询
- neo4j内存遥控器：delete_entities、delete_observations、delete_relations、read_graph
更新日志
v0.2.0（2026-03-14）
- 新工具:
create_or_update_entities,create_relationships,find_entities - 固定的:
graph_tools.py现在通过以下方式处理命名向量_get_collection_vector_name - 固定的:
sync_to_tosQdrant路径——是一个占位符，现在嵌入和追加 - 移除：冗余
graph_tools_1.py - 聊天完成奇偶校验：TOS桥现在可以作为以下内容的主要存储工具
Claude的聊天完成工作流程（第2阶段），取代了单独的qdrant+ neo4j内存远程调用
v0.1.0（2026-02-04）
- 初始版本：健康检查、模式同步
- 图形增强搜索（store_doc_with_Graph、search_with_ggraph、find_related_docs）
- Qdrant、Neo4j和Ollama的断路器
- 带有重试逻辑的Neo4j连接池
许可证
麻省理工学院