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mcp-oi-wiki

mcp-oi-wiki

github.com/shwstone其他2476 周前更新
代码仓库

关于 mcp-oi-wiki

mcp-oi-wiki 是一个为大模型提供 OI-Wiki 知识的 MCP 服务，使用语义向量搜索技术。将 462 个 OI-Wiki 页面的摘要嵌入为向量，支持快速查询和检索竞赛编程相关内容。

主要功能

  1. 01462 个 OI-Wiki 页面的语义向量数据库
  2. 02高效的语义向量搜索
  3. 03返回相关的 wiki markdown 内容
  4. 04支持自定义数据库生成

适用场景

  1. 01大模型查询竞赛编程和 OI 算法知识
  2. 02快速检索算法、数据结构相关文档
  3. 03增强大模型在竞赛编程领域的能力
  4. 04建立基于特定知识库的 AI 应用

MCP 相关

mcp-oi-wiki 作为 MCP 服务，通过语义搜索向量数据库向客户端提供 OI-Wiki 知识资源，支持大模型在对话中查询竞赛编程相关内容。

README 原文English

来自项目 README

README 暂无中文译文，以下为英文原文；中文介绍见上方。

MseeP.ai Security Assessment Badge Verified on MseeP

mcp-oi-wiki

让大模型拥有 OI-Wiki 的加成！

乘法逆元搜索结果

How does it work?

使用 Deepseek-V3 对 OI-wiki 当前的 462 个页面做摘要，将摘要嵌入为语义向量，建立向量数据库。

查询时，找到数据库中最接近的向量，返回对应的 wiki markdown。

Usage

确保你拥有 uv。

首先，下载本仓库：

cd <path of MCP servers>
git clone --recurse-submodules https://github.com/ShwStone/mcp-oi-wiki.git

然后打开你的 MCP 配置文件（mcpo 或 claude）：

{
  "mcpServers": {
    "oi-wiki": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path of MCP servers>/mcp-oi-wiki",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

Update

可以生成自己的 db/oi-wiki.db。

将 Silicon flow API key 放在 api.key 文件中。

然后运行：

uv run script/request.py

在批量推理页面下载摘要结果到 result.jsonl。

最后运行：

uv run script/gendb.py

生成新的 db/oi-wiki.db。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。