# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import logging import json # 1. --- 导入库 --- # mcp 库已通过 'pip install -e' 安装,无需修改 sys.path from mcp.server.fastmcp import FastMCP # 2. --- 日志和知识库配置 --- MCP_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) LOG_FILE_PATH = os.path.join(MCP_DIR, 'mcpserver.log') logging.basicConfig(filename=LOG_FILE_PATH, level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', encoding='utf-8') # 定义知识库路径 KNOWLEDGE_BASE_PATHS = [ r"C:\Steam\steamapps\common\RimWorld\Data" ] # 4. --- 核心功能函数 --- def find_files_with_keyword(roots, keyword, extensions=['.xml', '.cs', '.txt']): """在指定目录中查找包含关键字的文件名和内容。""" found_files = [] keyword_lower = keyword.lower() for root_path in roots: if not os.path.isdir(root_path): logging.warning(f"知识库路径不存在或不是一个目录: {root_path}") continue for dirpath, _, filenames in os.walk(root_path): for filename in filenames: if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in extensions): file_path = os.path.join(dirpath, filename) try: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 使用不区分大小写的子字符串搜索 if keyword_lower in content.lower(): found_files.append(file_path) except Exception as e: logging.error(f"读取文件时出错 {file_path}: {e}") return found_files def find_keyword_in_question(question: str) -> str: """从问题中提取最有可能的单个关键词 (通常是类型名或defName)。""" # 排除常见但非特定的术语 excluded_keywords = {"XML", "C#", "DEF", "CS"} # 使用更精确的规则来识别关键词 # 规则1: 包含下划线 (很可能是 defName) # 规则2: 混合大小写 (很可能是 C# 类型名) # 规则3: 全大写但不在排除列表中 parts = question.replace('"', ' ').replace("'", ' ').replace('`', ' ').split() potential_keywords = [] for part in parts: part = part.strip(',.?;:') if not part: continue # 检查是否在排除列表中 if part.upper() in excluded_keywords: continue # 规则1: 包含下划线 if '_' in part: potential_keywords.append((part, 3)) # 最高优先级 # 规则2: 驼峰命名或混合大小写 elif any(c.islower() for c in part) and any(c.isupper() for c in part): potential_keywords.append((part, 2)) # 次高优先级 # 规则3: 多个大写字母(例如 CompPsychicScaling,但要排除纯大写缩写词) elif sum(1 for c in part if c.isupper()) > 1 and not part.isupper(): potential_keywords.append((part, 2)) # 备用规则:如果之前的规则都没匹配上,就找一个看起来像专有名词的 elif part[0].isupper() and len(part) > 4: # 长度大于4以避免像 'A' 'I' 这样的词 potential_keywords.append((part, 1)) # 较低优先级 # 如果找到了关键词,按优先级排序并返回最高优先级的那个 if potential_keywords: potential_keywords.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) logging.info(f"找到的潜在关键词: {potential_keywords}") return potential_keywords[0][0] # 如果没有找到,返回空字符串 logging.warning(f"在 '{question}' 中未找到合适的关键词。") return "" # 5. --- 创建和配置 MCP 服务器 --- # 使用 FastMCP 创建服务器实例 mcp = FastMCP( "rimworld-knowledge-base", "1.0.0-fastmcp", ) @mcp.tool() def get_context(question: str) -> str: """ 根据问题中的关键词,在RimWorld知识库中搜索相关的XML或C#文件。 返回找到的文件路径列表。 """ logging.info(f"收到问题: {question}") keyword = find_keyword_in_question(question) if not keyword: logging.warning("无法从问题中提取关键词。") return "无法从问题中提取关键词,请提供更具体的信息。" logging.info(f"提取到关键词: {keyword}") try: found_files = find_files_with_keyword(KNOWLEDGE_BASE_PATHS, keyword) if not found_files: logging.info(f"未找到与 '{keyword}' 相关的文件。") return f"未在知识库中找到与 '{keyword}' 相关的文件定义。" logging.info(f"找到了 {len(found_files)} 个相关文件。") # 将文件列表格式化为字符串返回 context = f"根据关键词 '{keyword}',在知识库中找到了以下 {len(found_files)} 个相关文件:\n\n" + "\n".join(found_files) return context except Exception as e: logging.error(f"处理请求时发生意外错误: {e}", exc_info=True) return f"处理您的请求时发生错误: {e}" # 6. --- 启动服务器 --- # FastMCP 实例可以直接运行 if __name__ == "__main__": logging.info("RimWorld 本地知识库 (FastMCP版, v1.2 关键词修正) 正在启动...") # 使用 'stdio' 传输协议 mcp.run(transport="stdio")