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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Blazing Art MCP

MCP Server

基于自适应基数树(ART)的高性能内存服务器,为大型语言模型提供微秒级延迟的结构化内存访问,支持JSON-RPC 2.0协议。

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
ShellClaude开发工具Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

JohnJBoren

提供方

JohnJBoren

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Docker

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

docker run -i --rm blazing-art-mcp:latest

详细介绍

启动ART MCP服务器

![Rust](https://www.rust-lang.org) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io) ](https://www.docker.com) ![Kubernetes](https://kubernetes.io)

基于快速自适应根树(ART)的MCP服务器 交付 微秒延迟 大型语言模型的结构化内存访问。用Rust构建 零V8开销系统性能.

此服务器实现 模型上下文协议 因此,任何兼容MCP的LLM都可以通过JSON-RPC查询结构化内存。

🚀 性能特征

数据集大小查找P95前缀扫描(100个匹配项)内存使用情况
100k密钥8µs35µs12 MB
1M钥匙11µs60µs85 MB
备注:性能数字主要由JSON序列化而不是ART遍历主导,这展示了卓越的核心效率。

🏗️ 建筑

┌─────────────────┐    MCP Protocol     ┌──────────────────┐
│   LLM Host      │◄──────────────────►│  Memory Server   │
│ (Claude/etc.)   │   JSON-RPC 2.0     │   (Rust + ART)   │
└─────────────────┘                     └──────────────────┘
                                               │
                                               ▼
                                        ┌──────────────┐
                                        │ Adaptive     │
                                        │ Radix Tree   │
                                        │ In-Memory    │
                                        └──────────────┘

关键技术

  • 🦀 锈:内存安全、零成本抽象、可预测的性能
  • 🌳 适应性根树:O(k)操作,每个键8-52字节,缓存友好
  • 🔌 模型上下文协议:通过JSON-RPC 2.0标准化LLM集成
  • 🐳 码头工人:静态链接的无发行版容器(\ JSON file with entity data to preload

--events JSON file with event data to preload --ws WebSocket address (e.g., 0.0.0.0:4000) --event-limit Max events returned by prefix search [default: 64] --health-port Health check port [default: 3000] --telemetry Enable OpenTelemetry tracing --health-check Run health check and exit (for containers)


### 环境变量

Logging

RUST_LOG=info # Log level OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://jaeger:4317 # Telemetry endpoint

Performance tuning (set automatically)

MIMALLOC_LARGE_OS_PAGES=1 # Use huge pages if available


## 📊 MCP协议接口

服务器通过MCP公开了两个主要工具:

### 1.实体查找

{ "tool": "lookupEntity", "arguments": { "name": "Albert Einstein" } }


**答复:**

{ "name": "Albert Einstein", "summary": "Theoretical physicist, Nobel Prize 1921...", "born": "1879", "tags": ["physicist", "relativity", "nobel"] }


### 2.事件搜索

{ "tool": "findEvents", "arguments": { "prefix": "2023-11" } }


**答复:**

[ { "id": "2023-11-01:meeting", "timestamp": "2023-11-01T10:00:00Z", "description": "Team standup meeting", "category": "work" } ]


## 🏭 生产特点

### 安全强化

- ✅ **非根容器** 使用无发行版基础映像
- ✅ **只读文件系统** 能力下降
- ✅ **SBOM生成** 供应链安全
- ✅ **漏洞扫描** 与Trivy
- ✅ **网络策略** 用于微细分

### 可观测性

- ✅ **健康检查** (`/health/live`, `/health/ready`)
- ✅ **普罗米修斯指标** (`/metrics`)
- ✅ **结构化日志记录** JSON输出
- ✅ **OpenTetry跟踪** 对于分布式系统
- ✅ **平滑关闭** 使用统计记录

### 高可用性

- ✅ **水平Pod自动缩放** (2-10个副本)
- ✅ **Pod中断预算** 用于滚动更新
- ✅ **反亲和规则** 用于区域分布
- ✅ **资源限制** 以及服务质量

## 🔬 性能优化

### 内存分配器

// 2-6x performance improvement with custom allocator #[global_allocator] static GLOBAL: mimalloc::MiMalloc = mimalloc::MiMalloc;


### 零拷贝序列化

// 10-50x faster than standard JSON with rkyv use rkyv::{Archive, Serialize, Deserialize};


### 缓存对齐数据结构

// Optimize for CPU cache lines #[repr(align(64))] struct AlignedMemory { ... }


## 📈 基准测试

Run performance benchmarks

cargo bench

Memory profiling

cargo run --release -- --entities large_dataset.json & ps aux | grep blazing_art_mcp # Check RSS memory

Load testing with WebSocket

wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:4000/


## 🛠️ 发展

### 从源头构建

Development build

cargo build

Optimized release build

cargo build --release

With all security features

cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl


### 测试

Unit tests

cargo test

Integration tests

cargo test --test integration

Clippy linting

cargo clippy -- -D warnings

Security audit

cargo audit


### 集装箱开发

Development container with hot reload

docker build --target development -t mcp-memory:dev . docker run -v $(pwd):/app mcp-memory:dev

Security scanning

docker build --target security-scan -t mcp-memory:scan . docker run --rm mcp-memory:scan cat /tmp/trivy-report.sarif


## 🔄 数据管理

### 荷载数据

**实体** (`entities.json`):

[ { "name": "Claude Shannon", "summary": "Father of information theory...", "born": "1916", "tags": ["mathematician", "information-theory"] } ]


**事件** (`events.json`):

[ { "id": "2024-01-15:discovery", "timestamp": "2024-01-15T14:30:00Z", "description": "Major breakthrough in quantum computing", "category": "science" } ]


### 坚持策略

1. **快照加载**:装载JSON文件以进行初始数据加载
1. **运行时更新**:使用MCP工具进行动态突变
1. **优雅的坚持**:关闭信号时刷新到磁盘

## 🐛 故障排除

### 常见问题

**容器未通过健康检查:**

Check health endpoint directly

docker exec -it /blazing_art_mcp --health-check

Verify port binding

docker ps | grep mcp-memory


**内存使用率高:**

Check ART statistics

curl http://localhost:3000/metrics

Verify data size vs memory usage ratio


**性能下降:**

Enable debug logging

RUST_LOG=debug ./blazing_art_mcp

Check for JSON serialization bottlenecks in traces


## 📝 许可证

MIT许可证-请参阅 [许可证](LICENSE) 了解详情。

## 🤝 贡献

1. 分叉存储库
1. 创建要素分支: `git checkout -b feature/amazing-feature`
1. 提交更改: `git commit -m 'Add amazing feature'`
1. 推送到分支: `git push origin feature/amazing-feature`
1. 打开拉取请求

## 🙏 致谢

- [Anthropic](https://anthropic.com) 对于模型上下文协议
- [美术纸](https://db.in.tum.de/~leis/papers/ART.pdf) 由Leis等人。
- [艺术树](https://crates.io/crates/art-tree) Rust实现
- [rmcp](https://github.com/modelcontextprotocol/rust-sdk) 官方Rust MCP SDK

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**内置于❤️ 面向人工智能应用的未来**

目录标签

目录标签

ShellClaude开发工具本地部署内存数据库高性能计算LLM集成Rust开发微秒级延迟

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Docker

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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