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Jewish Library MCP Server

Jewish Library MCP Server

本地服务
github.com/Sivan22开发工具2380 周前更新
代码仓库

关于 Jewish Library MCP Server

该项目是一个 MCP 服务，使 LLM 能够通过标准接口检索犹太文献库。它基于 Tantivy 全文检索，面向需要引用犹太典籍的用户与应用。

主要功能

  1. 01犹太文本全文检索
  2. 02字段限定、布尔与短语查询
  3. 03必选与排除词语法
  4. 04基于相关度评分排序
  5. 05结果含出处、主题与高亮摘录

适用场景

  1. 01在犹太文献中查找特定主题的段落
  2. 02为 LLM 回答提供原文出处
  3. 03按主题或出处筛选文献内容

MCP 相关

该项目作为 MCP 服务运行，向 MCP 客户端暴露 full_text_search 工具，用于在犹太文献库中执行全文检索。

#ai#judaism#llm

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Jewish Library MCP Server

一个 MCP（Model Context Protocol）服务，为犹太文本和文献提供强大的搜索功能。此服务可让大模型通过标准化接口搜索和引用犹太文本。

功能

  • 对犹太文本和文献进行全文搜索
  • 支持高级查询语法：
    • 按字段搜索（text:term、reference:term、topics:term）
    • 布尔运算符（AND、OR）
    • 必须包含／排除的词项（+term、-term）
    • 短语搜索（'exact phrase'）
    • 通配符（?、*）
  • 基于相关性的评分
  • 丰富的搜索结果，包括引用、主题和高亮摘录

安装

需要 Python 3.10 或更高版本。

克隆仓库
git clone https://github.com/sivan22/mcp-otzaria-server.git
cd mcp-otzaria-server
获取索引

从此处下载并解压索引

安装依赖项
pip install .

运行服务

可以直接运行服务：

uv --directory path/to/directory run jewish_library

也可以通过支持 Model Context Protocol 的 MCP 客户端运行。 对于 Claude 桌面应用和 cline，请使用以下配置：

{
  "mcpServers": {        
      "jewish_library": {
          "command": "uv",
          "args": [
              "--directory",
              "your/path/to/directory",
              "run",
              "jewish_library"
          ],
          "env": {
            "PYTHONIOENCODING": "utf-8" 
          }
      }
  }
}

可用工具

此服务通过 MCP 接口提供一个工具：

full_text_search

使用高级查询功能对犹太图书馆进行全文搜索。

查询格式示例：

# Basic search
"maimonides on prayer"

# Field-specific search
text:"love your neighbor" AND topics:mitzvot

# Required terms
+shabbat +candles

# Phrase search with topic filter
"four species" AND topics:sukkot

# Wildcard search
pray* AND reference:psalms

搜索结果包括：

  • 引用信息
  • 相关主题
  • 显示查询匹配项的高亮摘录
  • 相关性评分

开发

本项目使用：

要求

  • Python >= 3.10
  • MCP SDK >= 1.1.1
  • Tantivy 搜索引擎

许可证

MIT 许可证

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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。