Knowledge MCP Server

ナレッジ MCP サーバー

ベクトルデータベースを通じてナレッジベースを管理、検索するための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。dynamic-mcp-server (DMS) フレームワークを基盤としています。

概要

Knowledge MCP Server は、dynamic-mcp-server（DMS）をコアとして活用し、安全でユーザーを認識し、動的に拡張できる AI ツールサーバーの堅牢なプラットフォームを提供します。ユーザー、ツール、データベースの管理はすべて DMS が担い、プロジェクト固有のロジック（ナレッジソースや Microsoft 認証など）向けに拡張ポイントを備えています。

アーキテクチャ

• コア統合： 認証、ユーザー管理、ツール登録、MongoDB／Mongoose 接続管理のすべてに DMS を使用します。
• データベース接続の一元化： すべてのモデルとリポジトリで、DMS が提供する共有 MongoDB 接続を使用します。
• ユーザーとツールの管理： ユーザーおよびツールのモデルは DMS に準拠しており、サブクラス化によってプロジェクト固有の拡張を行います（AppUserRepository を参照）。
• カスタム HTTP ルート： すべてのカスタムルート（OAuth、ヘルスチェックなど）は、DMS の API（addAuthHttpRoute など）を使用して、DMS がエクスポートする Express サーバーに登録します。
• 拡張性： ユーザーモデルやリポジトリの拡張、新しいツールやルートの追加は、サブクラス化するか DMS の拡張ポイントを使用して行います。

機能

• 埋め込みの保存と検索に対応するベクトルデータベース統合
• コンテンツ取り込み用のドキュメント処理パイプライン
• テキストのチャンク分割と埋め込みの生成
• 動的なツールの登録と管理（DMS API 経由）
• ナレッジソースへの安全なアクセス制御と共有
• ウェブサイトのクロールとコンテンツ抽出に対応
• メタデータとベクトル保存のための MongoDB 統合

前提条件

• Node.js 18 以降
• MongoDB Atlas M10 以上のインスタンス（ベクトル検索機能に必要）
• OpenAI API キー

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/your-org/knowledge-mcp-server.git
   cd knowledge-mcp-server
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

設定

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、次の変数を設定します。

# Server Configuration
PORT=4001
HOST=localhost

# MongoDB Configuration
MONGODB_URI=your_mongodb_connection_string

# OpenAI Configuration
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# Admin Bootstrapping (required by DMS)
[email protected]

サーバーの起動

開発モードでサーバーを起動します。

npm run dev

または、本番モードで起動します。

npm start

注意： サーバーは DMS 経由で起動し、カスタムルートはすべて DMS がエクスポートする Express サーバーに登録されます。ローカルで Express サーバーを起動する処理はありません。

ツールの登録と共有

• ツールの登録と共有はすべて DMS API（addTool、共有エンドポイントなど）で管理します。
• 従来のツール登録ロジックは削除されています。
• 動的な拡張に対応するため、必要に応じてユーザー／セッションごとにツールを登録します。

ユーザーとアクセスモデル

• ナレッジソースへのユーザーアクセスは、ユーザーレコードの applicationAuthorization.knowledge.owned および applicationAuthorization.knowledge.shared フィールドで管理します。
• 共有は DMS の共有モデルと API を通じて処理され、「読み取り」および「書き込み」のアクセスレベルに対応します。
• ユーザーリポジトリは AppUserRepository として拡張し、プロジェクト固有のロジック（カスタムの共有／アクセスメソッドなど）を実装します。

ナレッジソースの管理

現在、サーバーは次の種類のナレッジソースに対応しています。

1. Microsoft OneDrive
   • OneDrive のファイルとフォルダーを取り込みます。
   • さまざまなドキュメント形式（PDF、DOCX など）に対応します。
   • Microsoft Graph API の統合が必要です。

注意： ウェブサイトのナレッジソース（ウェブクロール、HTML 抽出など）にはまだ対応していませんが、今後のリリースで対応を予定しています。

サーバーの拡張

• ユーザーモデルの拡張： AppUserRepository をサブクラス化して、プロジェクト固有のユーザーロジックやフィールドを追加します。
• カスタム HTTP ルート： DMS API（addAuthHttpRoute など）を使用して新しいルートを登録します。
• ツールの登録： DMS の addTool および関連 API を使用して、新しいツールを追加します。
• モデル／リポジトリの拡張： カスタムロジックには、DMS リポジトリのサブクラス化またはラップを推奨します。

利用可能なツール

サーバーでは、次のツールを提供します。

1. ナレッジの追加

• ツール名: add-knowledge
• 目的: 新しいドキュメントをナレッジソースに取り込み、処理します
• 機能: ドキュメントのソース（URL、テキスト、ファイルのアップロード）を受け取り、コンテンツをスクレイピング／処理し、チャンクに分割してベクトルデータベースに埋め込み、ナレッジソースに関連付けます

2. 検索

• ツール名: search
• 目的: 特定のナレッジソースを検索し、関連情報を取得します
• 機能: ベクトルデータベースを対象にセマンティック検索を行い、メタデータ付きの関連ドキュメント断片を返します。フィルタリング／ランキングにも対応しています

3. ナレッジソースの使用

• ツール名: use-knowledge-source
• 目的: 特定のナレッジソースとやり取りするための新しいツールを作成します
• 機能: 新しいツール定義を生成し、パラメーター／制約を設定して、動的なツール登録を可能にします

4. ナレッジソースの更新

• ツール名: refresh-knowledge-source
• 目的: コンテンツを再取り込みして、ナレッジソースを更新します
• 機能: ステータスを更新し、ベクトルストアをクリアして、ソースを再処理し、ステータスを更新します

アクセス制御と共有

• 所有権: ユーザーは自身が作成したナレッジソースを所有し、完全なアクセス権を持ちます。
• 共有: ナレッジソースは他のユーザーと共有でき（「読み取り」または「書き込み」アクセス）、applicationAuthorization.knowledge.shared で追跡されます。

依存関係

このプロジェクトでは、以下の主要な依存関係を使用しています。

{
  "@llm-tools/embedjs": "latest",
  "@llm-tools/embedjs-mongodb": "latest",
  "@llm-tools/embedjs-openai": "latest",
  "@llm-tools/embedjs-loader-web": "latest",
  "mongodb": "latest",
  "dynamic-mcp-server": "github:scitara-cto/dynamic-mcp-server"
}

テスト

• テストスイートを実行します：

  npm test
  

• ウォッチモードでテストを実行します：

  npm run test:watch
  

• 型チェック：

  npm run typecheck
  

• モック: DMS ドキュメントで推奨されているモック戦略とテストパターンを使用してください。テストでは拡張リポジトリ（例：AppUserRepository）を使用してください。

移行状況

• ドキュメントを除き、すべての移行およびリファクタリングの手順が完了しています。
• すべてのテストとビルドが成功します。
• コードベースは新しい DMS アーキテクチャとリポジトリモデルに完全に準拠しています。

ライセンス

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