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chenlinyang/alg-mcp

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Getting Started

Algorithmic Learning Graybeard - 星星点灯,基于RAG+MCP双引擎架构实现智能查询。

在大语言模型(LLM)的基石上,依托MCP Server对数据库的数据融合与语义索引能力,构建RAG与MCP协同的双引擎架构,通过智能语法解析与查询映射,实现自然语言到结构化查询的精准转换,形成完整的技术链路闭环。可用于辅助企业/团队进行技术研发、产品设计等支撑工作。

🌟该项目如对您有帮助,欢迎点赞🌟

系统组成及文档

中文文档 | English

👉代码地址:githubgitee

如果您有上千数据目录、亿级数据事实,要做数据检索或数据分析,可以在该项目上进行扩展优化。

架构参考:

总体架构

  • 生命周期

生命周期

  • 操作步骤

实现步骤

功能点

  • 天气查询

外部接口自由对接

本地路径

  • 数据库操作

一句话精准完成分组、排名、取样等SQL操作

本地路径

接入的模型

  • Zhipu-AI

  • 也可以根据个人喜好接入其他模型:
    支持DeepSeek、ChatGPT 3.5、通义千问、文心一言、Ollama等

技术栈

该仓库为后端服务

技术栈:

  • jdk 17
  • springboot 3.4.4
  • langchain4j 1.0.0-beta3
  • mcp-server 利用自定义注解,实现MCP协议。已完成的接口有:
    initialize、tools/call、tools/list、notifications/initialized、prompts/list、prompts/get等
  • mcp-client 使用RAG自定义QueryTransformer,读取MCP server prompt实现NPL2SQL功能

如何运行

mcp-server配置

a. 配置数据库连接

  • 数据库(MySQL)
spring:
  datasource:
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    url: jdbc:mysql://<ip>:<port>/<database_name>?characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: <username>
    password: <password>

b. 配置第三方天气API

weather:
  api:
    host: <api-host>
    api-key: <api-key>

mcp-client配置

a. 配置mcp-server连接

  • SSE Endpoint
mcp:
  server:
    sse-url: http://localhost:3002/sse

b. 配置大模型

  • 大模型api-key和model配置
zhipu-ai:
  api-key: <api-key>
  model: <model>

About

Stars Lighting, enabling intelligent querying based on the RAG+MCP dual-engine architecture.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published