AI导哈

AI特征存储服务

Synthesis是一个为个人用户和中小型企业设计的AI特征存储服务，提供向量搜索、图查询和REST API等功能。

  • by prismon
  • Go
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 prismon/mcp-feature-store

使用说明

合成-MCP功能库

Synthesis是AI系统的一种工具，它充当 中枢神经系统 适用于个人用户和中小型公司。此实现是作为 Go中的MCP服务器 由...支持 PostgreSQL 具有矢量和图形功能。

特性

  • MCP服务器：内置 github.com/mark3labs/mcp-go 用于AI代理集成
  • PostgreSQL后端：增强了用于嵌入的pgvector和用于图查询的Apache AGE
  • 领域模型：支持租户、库、笔记本、功能、类型、产品和工具
  • 矢量搜索：使用pgvector的语义搜索功能
  • 图形查询：使用Apache AGE进行关系遍历
  • REST API：用于非MCP客户端的传统HTTP API
  • Docker支持：使用docker compose实现完全容器化

建筑

synthesis/
├── cmd/
│   ├── synthesis-mcp/     # MCP server (stdio transport)
│   └── synthesis-api/     # REST API server
├── internal/
│   ├── config/            # Configuration management
│   ├── domain/            # Domain models (Tenant, Library, Notebook, etc.)
│   ├── postgres/          # Database layer (repositories, migrations)
│   ├── mcp/               # MCP server implementation
│   └── rest/              # REST API handlers
├── db/
│   └── migrations/        # SQL migration scripts
├── deployments/
│   ├── Dockerfile.postgres  # PostgreSQL with pgvector + AGE
│   └── init-extensions.sql  # Extension initialization
├── Dockerfile             # Application Dockerfile
└── docker-compose.yml     # Local development stack

技术栈

  • 语言：转到1.22
  • MCP库：github/mark3labs/mcp-go
  • 数据库：PostgreSQL 16
    • pgvector：向量嵌入和相似性搜索
    • Apache AGE：图形数据库功能
  • HTTP框架：大猩猩Mux
  • 授权（计划中）：OIDC+OPA

快速开始

先决条件

  • Docker和Docker Compose
  • Go 1.22+（用于当地发展）

使用Docker Compose（推荐）

  1. 克隆存储库:

    git clone <repository-url>
cd mcp-feature-store

  2. 启动堆栈:

    docker-compose up -d

    这将开始：

    • 带有pgvector和Apache AGE的PostgreSQL（端口5432）
    • 综合MCP服务器（stdio传输）
    • 合成REST API（端口8080）
    • 开放策略代理（端口8181）

  3. 检查日志:

    docker-compose logs -f synthesis-api
docker-compose logs -f synthesis-mcp

  4. 测试REST API:

    curl http://localhost:8080/health

在当地建设

  1. 安装依赖项:

    go mod download

  2. 生成二进制文件:

    go build -o bin/synthesis-mcp ./cmd/synthesis-mcp
go build -o bin/synthesis-api ./cmd/synthesis-api

  3. 启动PostgreSQL （使用docker）：

    docker-compose up -d postgres

  4. 运行服务器:

    # Terminal 1 - MCP Server
export DATABASE_URL="postgres://synthesis:synthesis_dev_password@localhost:5432/synthesis?sslmode=disable"
./bin/synthesis-mcp

# Terminal 2 - REST API
export DATABASE_URL="postgres://synthesis:synthesis_dev_password@localhost:5432/synthesis?sslmode=disable"
./bin/synthesis-api

配置

配置是通过环境变量完成的：

数据库

  • DATABASE_URL：PostgreSQL连接字符串
  • DB_MAX_OPEN_CONNS：最大打开连接数（默认值：25）
  • DB_MAX_IDLE_CONNS：最大空闲连接数（默认值：5）
  • DB_CONN_MAX_LIFETIME：连接最大生存期（秒）（默认值：300）

MCP服务器

  • MCP_HTTP_PORT：MCP服务器的HTTP端口（默认值：8081）
  • LOG_LEVEL：日志级别（默认值：info）

REST API

  • API_PORT：REST API端口（默认值：8080）
  • WS_PORT：WebSocket端口（默认值：8082）

安全（计划）

  • OIDC_ISSUER_URL：OIDC发行人URL
  • OIDC_CLIENT_ID：OIDC客户端ID
  • OPA_URL：OPA服务器URL（默认值：http://localhost:8181)

领域模型

租户

具有所有者、显示名称、标签和版本控制的顶级组织单位。

图书馆

租户内部笔记本的收集。

笔记本

主要可编辑元素，包括：

  • Markdown内容
  • 分层内容块（文本、图像等）
  • 状态跟踪（草案，已批准）
  • 通知

特性

与资源相关的衍生数据：

  • 文本、JSON、图像、结构化值
  • TTL支持
  • 资源关联

类型定义

包含呈现器、编辑器和约束的内容类型定义。

产品

与租户相关的商业产品。

工具

外部工具/集成配置。

MCP工具

MCP服务器公开了以下工具：

租户工具

  • create_tenant：创建新租户
  • get_tenant：检索租户信息

库工具

  • create_library：在租户中创建库

笔记本工具

  • create_notebook：在库中创建笔记本
  • append_content_block：将内容块添加到笔记本

搜索工具

  • semantic_search_notebooks：基于向量的语义搜索
  • graph_query_resources：基于图形的关系查询

REST API端点

租户

  • GET /api/v1/tenants -列出所有租户
  • POST /api/v1/tenants -创建租户
  • GET /api/v1/tenants/:id -按ID获取租户
  • PUT /api/v1/tenants/:id -更新租户
  • DELETE /api/v1/tenants/:id -删除租户

图书馆

  • GET /api/v1/libraries/by-tenant/:tenantId -列出库
  • POST /api/v1/libraries/by-tenant/:tenantId -创建库
  • GET /api/v1/libraries/:id -获取库
  • PUT /api/v1/libraries/:id -更新库
  • DELETE /api/v1/libraries/:id -删除库

笔记本

  • GET /api/v1/notebooks/by-library/:libraryId -列出笔记本
  • POST /api/v1/notebooks/by-library/:libraryId -创建笔记本
  • GET /api/v1/notebooks/:id -获取笔记本
  • PUT /api/v1/notebooks/:id -更新笔记本
  • DELETE /api/v1/notebooks/:id -删除笔记本

健康

  • GET /health -健康检查端点

数据库模式

数据库包括：

  • 所有域实体的核心关系表
  • 语义搜索的向量嵌入表
  • 使用Apache AGE进行关系查询的图结构
  • 用于快速URI解析的资源索引
  • 图形同步的自动触发器

看 db/migrations/ 以获取完整的模式定义。

发展

运行测试

go test ./...

数据库迁移

启动时会自动应用迁移。迁移文件位于 db/migrations/:

  • 001_create_schema.sql -核心关系模式
  • 002_create_graph_schema.sql -Apache AGE图形设置
  • 003_seed_data.sql -测试样本数据

添加新工具

  1. 在中创建工具定义 internal/mcp/tools_*.go:

    func myNewTool() mcp.Tool {
    return mcp.Tool{
        Name: "my_new_tool",
        Description: "Description of the tool",
        InputSchema: mcp.ToolInputSchema{
            // Schema definition
        },
    }
}

  2. 机具处理程序：

    func (s *Server) handleMyNewTool(ctx context.Context, request mcp.CallToolRequest) (*mcp.CallToolResult, error) {
    // Implementation
}

  3. 注册 server.go:

    s.mcpServer.AddTool(myNewTool(), s.handleMyNewTool)

路线图

  • []完成OIDC身份验证集成
  • []完整的OPA授权政策
  • []WebSocket支持实时更新
  • []嵌入语义搜索服务集成
  • []增强的图形查询功能
  • []MCP资源模板
  • []可流式HTTP传输
  • []外部MCP服务器的插件架构
  • []综合测试套件
  • []性能优化

许可证

有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

贡献

欢迎投稿！请参阅CONTRIBUTING.md了解指南。

支持

有关问题和疑问，请使用GitHub问题跟踪器。

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