SDOF MCP - Structured Decision Optimization Framework

SDOF MCP - 结构化决策优化框架

新一代知识管理系统，采用 5 阶段优化工作流

结构化决策优化框架（SDOF）知识库是一个模型上下文协议（MCP）服务，通过结构化的 5 阶段优化工作流为 AI 系统提供持久化记忆和上下文管理。

🚀 快速开始

前提条件

• Node.js 18+
• OpenAI API 密钥（用于生成嵌入）
• 兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop 等）

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/sdof-mcp.git
cd sdof-mcp

# Install dependencies
npm install
npm run build

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your OpenAI API key

# Start the server
npm start

📖 文档

• 安装指南 - 完整的设置说明
• 迁移指南 - 从 ConPort 迁移
• API 文档 - MCP 工具参考
• 设置指南 - 详细配置

✨ 功能

🎯 5 阶段优化工作流

• 阶段 1：探索 - 发现解决方案并进行头脑风暴
• 阶段 2：分析 - 详细评估与优化
• 阶段 3：实施 - 编写代码并进行测试
• 阶段 4：评估 - 评估性能与质量
• 阶段 5：整合 - 汇总学习成果并编写文档

🧠 高级知识管理

• 向量嵌入：使用 OpenAI 嵌入进行语义搜索
• 持久化存储：使用向量索引的 MongoDB/SQLite
• 提示词缓存：针对大模型效率进行优化
• 架构验证：结构化内容类型
• 多接口：同时提供 MCP 工具和 HTTP API

🔧 内容类型

• text - 通用文档和笔记
• code - 代码实现和示例
• decision - 决策记录及其依据
• analysis - 分析结果和发现
• solution - 解决方案描述和设计
• evaluation - 评估报告和指标
• integration - 集成文档和指南

🛠️ MCP 工具

主要工具：store_sdof_plan

存储包含元数据的结构化知识：

{
  plan_content: string;        // Markdown content
  metadata: {
    planTitle: string;         // Descriptive title
    planType: ContentType;     // Content type (text, code, decision, etc.)
    tags?: string[];           // Categorization tags
    phase?: string;            // SDOF phase (1-5)
    cache_hint?: boolean;      // Mark for prompt caching
  }
}

使用示例

// Store a decision record
{
  "server_name": "sdof_knowledge_base",
  "tool_name": "store_sdof_plan",
  "arguments": {
    "plan_content": "# Database Selection\n\nChose MongoDB for vector storage due to...",
    "metadata": {
      "planTitle": "Database Architecture Decision",
      "planType": "decision",
      "tags": ["database", "architecture"],
      "phase": "2",
      "cache_hint": true
    }
  }
}

🏗️ 架构

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   AI Clients    │───▶│  SDOF Knowledge  │───▶│   Database      │
│ (Claude, etc.)  │    │     Base MCP     │    │  (MongoDB/      │
└─────────────────┘    │    Server        │    │   SQLite)       │
                       └──────────────────┘    └─────────────────┘
                                │
                                ▼
                       ┌──────────────────┐
                       │   HTTP API       │
                       │  (Port 3000)     │
                       └──────────────────┘

🔧 配置

MCP 客户端配置

将以下内容添加到 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "sdof_knowledge_base": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["path/to/sdof-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      },
      "alwaysAllow": ["store_sdof_plan"]
    }
  }
}

环境变量

# Required
OPENAI_API_KEY=sk-proj-your-openai-api-key

# Optional
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
HTTP_PORT=3000
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/sdof

🧪 测试

# Run tests
npm test

# Run system validation
node build/test-unified-system.js

# Performance benchmarks
npm run test:performance

📊 性能

目标指标：

• 查询响应：平均 <500ms
• 嵌入生成：每次请求 <2s
• 向量搜索：相似度计算 <100ms
• 数据库操作：CRUD 操作 <50ms

🤝 参与贡献

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 修改 src/ 中的 TypeScript 文件
4. 运行测试：npm test
5. 构建：npm run build
6. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'
7. 推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
8. 发起 Pull Request

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。

🆘 支持

• 文档：查看 docs/ 目录
• 问题反馈：GitHub Issues
• 安装帮助：参阅 SDOF_INSTALLATION_GUIDE.md

🎉 成功指标

满足以下条件时，即表示系统运行正常：

• ✅ 日志中没有身份验证错误
• ✅ store_sdof_plan 工具响应成功
• ✅ 知识条目已存储且可检索
• ✅ 查询性能达到目标（<500ms）
• ✅ 测试套件全部通过

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