AI模型集成服务器

InterWeave是一个模型上下文协议(MCP)服务器,旨在提供AI模型与外部数据源的无缝集成,支持安全的数据访问和操作。

  • by Magowntown
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 magowntown/interweave_mcp-server

使用说明

InterWeave MCP服务器

项目目的

InterWeave是一个模型上下文协议(MCP)服务器,旨在提供AI模型和外部数据源之间的无缝集成。服务器充当桥梁,使人工智能应用程序能够通过标准化协议访问和操纵数据,同时保持安全性和性能。

主要特点

  • 存储体:对话上下文和学习信息的持久存储
  • 数据存储:安全访问外部数据库和文件系统
  • 能力管理:服务器功能的动态注册和执行
  • 协议遵从:完整的MCP规范实施

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    InterWeave MCP Server                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │   Memory    │  │    Data     │  │     Capability      │  │
│  │   Banks     │  │   Stores    │  │    Management       │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    MCP Protocol Layer                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │              Network Transport                           │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
        ┌─────────────────────────────────────┐
        │         AI Client Applications      │
        │    (Claude, GPT, Local Models)     │
        └─────────────────────────────────────┘

快速开始

先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • pip包管理器
  • Git

安装和设置

  1. 克隆存储库:

    git clone <repository-url>
    
  2. 导航到项目目录:

    cd InterWeave_mcp-server
    
  3. 创建并激活虚拟环境:

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
    
  4. 安装依赖项:

    pip install -r requirements.txt
    
  5. 设置环境变量:

    cp .env.example .env
    # Edit .env file with your configuration
    
  6. 运行服务器:

    python src/main.py
    

验证

服务器运行后,您应该看到指示InterWeave服务器已成功启动的输出。服务器将准备好接受来自兼容AI客户端的MCP连接。

配置

服务器可以通过环境变量进行配置。复制 .env.example 向 .env 并根据您的设置修改值。有关详细说明,请参阅下面的环境变量部分。

发展

项目结构

InterWeave_mcp-server/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   └── main.py          # Main server entry point
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .env.example        # Environment variable template
├── .gitignore          # Git ignore rules
└── README.md           # This file

环境变量

参见 .env.example 所有可用的配置选项及其描述。

贡献

入门指南

  1. 分叉存储库 在您首选的Git平台上

  2. 创建要素分支:

    git checkout -b feature/your-feature-name
    
  3. 设置开发环境:

    source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
    

开发指南

代码的风格

  • 遵循PEP 8 Python风格指南
  • 使用有意义的变量和函数名
  • 将文档字符串添加到所有函数和类中
  • 保持功能集中和模块化

测试

  • 为所有新功能编写单元测试
  • 在提交PR之前,确保所有测试都通过
  • 追求高测试覆盖率

文档

  • 针对任何用户面临的更改更新README.md
  • 在.env.example.中记录新的环境变量
  • 为复杂逻辑添加内联注释

提交变化

  1. 提交您的更改:

    git add .
    git commit -m "feat: add your feature description"
    
  2. 推你的叉子:

    git push origin feature/your-feature-name
    
  3. 创建拉取请求 与:

    • 变更的清晰描述
    • 参考任何相关问题
    • 屏幕截图/示例(如适用)

提交消息格式

使用常规提交格式:

  • feat: 对于新功能
  • fix: 用于修复错误
  • docs: 文档更改
  • refactor: 用于代码重构
  • test: 用于添加测试
  • chore: 用于维护任务

代码审查流程

  1. 所有PR都需要至少一次审查
  2. 处理所有审阅者的意见
  3. 确保CI/CD检查通过
  4. 保持干净的提交历史记录

问题和Bug报告

在报告问题时,请包括:

  • 重现步骤
  • 预期行为
  • 实际行为
  • 环境详细信息(Python版本、操作系统等)
  • 相关日志或错误消息

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息,请参阅许可证文件。

支持

如有疑问和支持:

  • 在存储库中创建问题
  • 检查现有文档
  • 查看MCP规范以了解协议详细信息

更新日志

看 更改日志.md 查看版本历史和更改。