此MCP系統將知識庫伺服器與客戶端Python應用程式連接，允許通過MCP協議和OpenAI的API進行有關公司政策的自然語言查詢。
新增日期：
創建者：
Apr 28 2025
精選
MCP Knowledge Base Assistant 是什麼？
MCP知識庫助手透過公開為工具的伺服器來查詢知識庫，並與使用Server-Sent Events (SSE)的客戶端應用程式整合。它採用Docker進行容器化，並使用OpenAI的API進行自然語言處理。用戶詢問有關公司政策的問題，系統從基於JSON的知識庫檢索相關資訊，提供準確且高效的回答。它支持通過向知識庫中新增政策或額外工具來擴展，促進了使用MCP標準的企業知識管理的可重用和可擴展環境。
誰會使用 MCP Knowledge Base Assistant？
- 建立MCP兼容AI助手的開發者
- 管理企業內部政策的組織
- 探索與LLMs工具整合的AI研究者
- 部署知識庫解決方案的技術團隊
如何使用 MCP Knowledge Base Assistant？
- 步驟1：克隆代碼庫並設置環境
- 步驟2：在.env文件中配置您的OpenAI API金鑰
- 步驟3：在本地或通過Docker運行MCP伺服器
- 步驟4：啟動client.py腳本以連接到伺服器
- 步驟5：在客戶端中輸入有關政策或知識庫內容的問題
- 步驟6：客戶端通過MCP發送查詢，並從知識庫檢索相應的回應
MCP Knowledge Base Assistant 的核心特徵與益處
主要功能
- get_knowledge_base
- expand knowledge base
- add custom tools
優點
- 使組織政策的自然語言查詢成為可能
- 支持可擴展和容器化部署
- 與OpenAI無縫集成以提供智能回應
- 透過附加知識和工具進行擴展
MCP Knowledge Base Assistant 的主要使用案例與應用
- 企業內部政策的FAQ聊天機器人
- 針對人力資源部門的自動知識檢索系統
- 基於AI的員工入職支持工具
- 用於MCP協議和知識庫整合的研究原型
MCP Knowledge Base Assistant 的常見問答
開發者
- kofiadom
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開發者工具
一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。