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mcp-server-python

mcp-server-python

本地服务
github.com/inkeep记忆与知识2581 周前更新

关于 mcp-server-python

mcp-server-python 是基于 Inkeep 的 MCP 服务,可将文档和产品内容通过 Inkeep 管理的 RAG 提供给 MCP 客户端。适合希望为 Claude Desktop 等客户端接入自有文档检索的用户。

主要功能

  1. 01基于 Inkeep 管理的 RAG 提供文档内容
  2. 02使用 uv 管理 Python 项目
  3. 03通过 Inkeep 控制台生成 API 密钥
  4. 04可配置到 Claude Desktop 的 mcpServers 中

适用场景

  1. 01为 Claude Desktop 接入产品文档检索
  2. 02基于官网文档回答用户的产品问题

MCP 相关

该服务作为 MCP 服务运行,并通过 claude_desktop_config.json 中的 mcpServers 条目注册到客户端。

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

mcp-server-python

由你的文档和产品内容驱动的 Inkeep MCP 服务。

依赖项
  • 一个 Inkeep 账户,用于管理和提供 RAG
  • uv Python 项目管理器
本地设置
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml

记下项目的完整路径,在后续步骤中称为 <YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>。

获取 API 密钥

  1. 登录 Inkeep Dashboard
  2. 导航到 Projects 部分并选择你的项目
  3. 打开 Integrations 选项卡
  4. 点击 Create Integration,然后从选项中选用 API
  5. 为你的新 API 集成输入一个名称。
  6. 点击 Create
  7. 将出现一个生成的 API 密钥,你可以用它来验证 API 请求。

在后续步骤中,我们将此 API 密钥称为 <YOUR_INKEEP_API_KEY>。

添加到你的 MCP 客户端

按照此指南中的步骤设置 Claude Dekstop。

在你的 claude_desktop_config.json 文件中,将以下条目添加到 mcpServers。

{
    "mcpServers": {
        "inkeep-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                "run",
                "-m",
                "inkeep_mcp_server"
            ],
            "env": {
                "INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
                "INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
                "INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
                "INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
                "INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
            }
        },
    }
}

你可能需要在 command 字段中填入 uv 可执行文件的完整路径。你可以通过在 MacOS/Linux 上运行 which uv 或在 Windows 上运行 where uv 来获取它。

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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。