MCP server: One MCP server.

MedXpert 图书馆连接器(通用版)

MCP server · External · @zhaoxinghua09-cell

Local RAG MCP server for your own .md knowledge base: BM25 + local Ollama, offline, zero egress.

Free to use.

MedXpert 图书馆(通用版)连接器

把**你自己的 wiki(.md 文档)**做成可语义检索、可 RAG 问答的本地知识库 MCP 连接器。

  • 纯 Python 标准库实现(stdio JSON-RPC 2.0),零第三方依赖
  • 仅依赖本地 Ollama 做嵌入/生成,零积分、断网可用
  • 知识库为你自有文档,连接器不绑定任何预置私有数据
  • 全部计算在本机完成,不访问任何外部网络,不上传任何数据

工具

工具说明
search_knowledge(query, top_k?)语义检索知识库,返回相关片段 + 相似度
get_page(title)读取单个 wiki 页全文
list_sources()库范围:页数 / 分类 / 索引状态
ask_knowledge(question, top_k?)RAG 问答:检索 + 本地生成模型,附引用

快速开始

# 1. 安装并启动 Ollama,拉取模型
ollama pull bge-m3            # 检索必备(嵌入)
ollama pull qwen2.5:7b        # 问答可选(生成)

# 2. 用你自己的文档替换 wiki/(本包自带 3 个示例页)
#    把 .md 放进 wiki/ 即可,可建子目录分类

# 3. 构建向量索引
python rag_engine.py build

# 4. 启动 MCP server(stdio)
python medxpert_library_server.py

接入 WorkBuddy

包内 mcp.json 已提供标准配置;在开放平台或客户端中引用本包目录即可。 也可用环境变量覆盖默认行为:

变量默认值说明
LIBRARY_WIKI_DIR本包 wiki/知识库目录(指向你的文档)
OLLAMA_BASE_URLhttp://127.0.0.1:11434Ollama 地址
LIBRARY_EMBED_MODELbge-m3嵌入模型
LIBRARY_GEN_MODELqwen2.5:7b生成模型(问答)

包结构

medxpert-library-connector/
├── medxpert_library_server.py   # MCP server(stdio,纯标准库)
├── rag_engine.py                # 嵌入 / 余弦 / 构建 / 检索引擎
├── wiki/                        # 示例知识库(替换成你自己的 .md)
├── connector-meta.json          # 开放平台元数据
├── mcp.json                     # MCP 启动配置
├── icon.svg                     # 头像
├── LICENSE                  # Apache-2.0
├── requirements.txt             # 依赖说明(仅 Ollama)
└── README.md

合规与隐私

  • 不内嵌受版权保护的标准正文,仅索引标准号与公开要点。
  • 所有内容在本机处理,文档与查询均不上传外部服务。
  • 知识库为使用者自有内容,发布者不对其内容负责。

许可说明 · License Notice

  • 代码许可:本仓库源代码以 Apache-2.0 许可发布(见根目录 LICENSE),版权归「赵兴华 / Steven Zhao·China(ORCID 0009-0001-0512-1237)」。
  • 内容权属:本仓库不捆绑专有知识库;随附示例内容仅供演示,归其原始所有者所有。代码以 Apache-2.0 许可发布。
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  • 联系:zhaoxinghua09@gmail.com | ORCID 0009-0001-0512-1237

mcp-name: io.github.zhaoxinghua09-cell/medxpert-library-connector