claude_dev dfd8421dc6 feat(§03): 实现 MCP Server 核心 - Storage/Service/Tool/MCP Protocol Layers
**Storage Layer:**
- Database 类(aiosqlite + WAL + 并发保护)
- WikiPage 数据模型
- fix_dirty_states 恢复机制
- FTS5 全文搜索支持
- 完整的 SQLite 表结构

**Service Layer:**
- CacheService(LRU 缓存 + TTL + 大小限制)
- QueryService(查询服务)
- ParserService(Markdown 解析)
- IndexerService(索引服务)
- GraphService(链接图服务)

**Tool Layer (8 个 MCP Tools):**
- wiki_query - FTS5 全文搜索 + 标签过滤
- memory_bridge - 按工具来源浏览
- wiki_status - 索引状态
- wiki_lint - 健康审计
- cross_linker - 缺失链接发现
- tag_taxonomy - 标签一致性
- wiki_synthesize - 跨概念综合分析
- daily_update - 日常维护 + hot.md 生成

**MCP Protocol Layer:**
- MCP 协议解析和封装
- 工具注册和路由
- 错误处理和日志
- stdio 模式支持

**配置和部署:**
- requirements.txt
- config.example.yaml
- ecosystem.config.cjs (PM2)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-26 11:32:43 +08:00
2026-06-26 01:53:02 +00:00
2026-06-26 01:53:02 +00:00

sanguo_llmwiki

混合架构 Wiki 系统,将高频查询和维护功能 MCP 化,保留一次性操作为 Skill。

状态

🚧 开发中 - Phase 3: 编码实现

项目概述

sanguo_llmwiki 是一个完整的知识管理系统,包含:

  • Wiki MCP Server - 高性能查询和维护服务(Python)
  • Wiki Skills - 11 个一次性操作 Skills
  • SQLite 索引 - 持久化索引缓存系统

项目结构

sanguo_llmwiki/
├── docs/           # 文档(需求、设计、API
├── mcp_server/      # MCP Server 实现
├── skills/          # Wiki Skills
├── tests/           # 测试
├── deployment/      # 部署配置
└── scripts/         # 脚本

功能矩阵

类型 功能 实现方式
查询 wiki_query, memory_bridge MCP
维护 wiki_status, wiki_lint, daily_update MCP
分析 cross_linker, tag_taxonomy, wiki_synthesize MCP
操作 wiki-ingest, wiki-capture, ingest-url Skill
管理 wiki-setup, wiki-rebuild, wiki-export Skill
研究 wiki-research, impl-validator Skill

快速开始

# 克隆仓库
git clone http://192.168.2.154:3000/sanguo/sanguo_llmwiki.git

# 安装依赖
cd sanguo_llmwiki
pip install -r requirements.txt

# 启动 MCP Server
python -m mcp_server.main

文档

开发流程

  1. 需求 → 评审 → 设计 → 评审 → 编码 → 评审 → 测试 → 评审 → 部署
  2. 每个阶段由独立的 sub-agent 评审
  3. 所有成果物提交到 Gitea

许可证

MIT License

作者

sanguo team


最后更新:2026-06-26

S
Description
混合架构 Wiki 系统 - MCP Server + Wiki Skills
Readme MIT 246 KiB
Languages
Python 98.2%
Shell 1.4%
JavaScript 0.4%