MCP Chat Analysis Server
2025.02.17
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Python语义分析知识图谱对话分析语义搜索交流协作开发效率
MCP Chat Analysis Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务，专注于通过向量嵌入和知识图谱对聊天对话进行语义分析。该服务提供了一系列工具，用于分析聊天数据、执行语义搜索、提取概念以及分析对话模式。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP Chat Analysis Server 是一个专注于聊天对话语义分析的服务，旨在帮助用户理解和分析聊天数据中的语义内容、关系和模式。
核心功能
- 语义搜索：通过向量相似性查找相关消息和对话。
- 知识图谱：导航消息、概念和主题之间的关系。
- 对话分析：分析对话模式、指标和动态。
- 灵活导入：支持多种聊天导出格式。
- MCP集成：轻松与Claude和其他MCP兼容系统集成。
适用场景
- 团队协作中的对话分析
- 客户支持对话的语义搜索
- 对话数据的知识图谱构建
- 对话模式的动态分析
工具列表
- import_conversations：导入和分析聊天对话。
- semantic_search：通过语义相似性搜索对话。
- analyze_metrics：分析对话指标。
- extract_concepts：提取和分析概念。
常见问题解答
- 如何配置数据库？：通过编辑
config.yml或.env文件设置数据库连接。 - 如何运行测试？：使用
pytest tests/命令运行测试。 - 如何贡献代码？：参考
CONTRIBUTING.md文件中的指南。
使用教程
使用依赖
- Python 3.8+
- Neo4j数据库
- Qdrant向量数据库
- sentence-transformers库
安装教程
- 安装包：
pip install mcp-chat-analysis-server
- 设置数据库（推荐使用Docker）：
docker compose up -d
- 配置服务器：
cp .env.example .env
# 编辑.env文件设置你的配置
调试方式
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/rebots-online/mcp-chat-analysis-server.git
cd mcp-chat-analysis-server
- 安装开发依赖：
pip install -e ".[dev]"
- 运行测试：
pytest tests/