Bodigi MCP Server

BoDiGi MCP服务器

bodigi mcp服务器是一个共享的mcp（模型上下文协议）工具服务器，为所有bodigi应用程序的学习、自动化和自适应智能提供支持。

📌 此回购是什么

此服务器充当 中央大脑 用于：

• 🎓 人工智能教学 -适应性学习和个性化教学
• 🔍 工具发现 -探索可用功能
• 🌐 受控网络获取 -安全的内容检索
• 📚 日常知识摄入 -多源学习
• ✏️ 课程+测验生成 -自动化教育内容
• 🤖 机器人知识更新 -让AI助手保持最新状态

每个BoDiGi应用程序都连接到该服务器进行自学，改善用户体验，并使AI助手保持最新状态，而无需在每个应用程序中复制逻辑。

🚀 安装

npm install bodigi-mcp-server

🛠️ 用法

作为独立服务器

npm start

在Claude Desktop或其他MCP客户端中

添加到您的MCP客户端配置中（例如。， claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "bodigi": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/bodigi-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

发展

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Run in development mode
npm run dev

🎯 可用工具

1.人工智能教学(ai_teaching)

为各种主题和技能水平提供自适应的人工智能教学。

参数：

• topic （string，必填）-要教授的主题
• level （字符串，必填）-学习水平： beginner, intermediate，或 advanced
• format （字符串，可选）-教学格式： explanation, example，或 practice

例子：

{
  "topic": "JavaScript Promises",
  "level": "intermediate",
  "format": "example"
}

2.工具发现(tool_discovery)

了解可用的MCP工具及其功能。

参数：

• category （字符串，可选）-按类别筛选： learning, automation, content，或 all
• search （字符串，可选）-用于筛选工具的搜索词

例子：

{
  "category": "learning",
  "search": "quiz"
}

3.网络提取(web_fetch)

通过安全检查控制网络内容获取。

参数：

• url （字符串，必填）-要获取的URL（必须来自批准的域）
• extractType （字符串，可选）-内容类型： text, metadata，或 links
• maxLength （数字，可选）-以字符为单位的最大内容长度

例子：

{
  "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence",
  "extractType": "text",
  "maxLength": 3000
}

4.知识摄入(knowledge_ingest)

从多个来源摄取和处理知识。

参数：

• source （字符串，必填）-源类型： rss, api, document，或 manual
• content （字符串，必填）-要摄取的内容
• category （字符串，可选）-知识类别/主题
• priority （字符串，可选）-优先级： low, medium，或 high

例子：

{
  "source": "manual",
  "content": "Important information about new AI techniques...",
  "category": "ai-research",
  "priority": "high"
}

5.课程和测验生成(lesson_quiz_gen)

为任何主题自动生成课程和测验。

参数：

• topic （字符串，必填）-课程/测验的主题
• type （string，必填）-生成内容： lesson, quiz，或 both
• difficulty （字符串，可选）-难度级别： easy, medium，或 hard
• questionCount （数量，可选）-问题数量（1-20，用于测验）

例子：

{
  "topic": "Python Data Structures",
  "type": "both",
  "difficulty": "medium",
  "questionCount": 10
}

6.机器人知识更新(bot_knowledge_update)

用新信息更新机器人知识库。

参数：

• botId （string，必填）-要更新的机器人标识符
• knowledge （string，必填）-要添加的新知识
• operation （字符串，必填）-操作类型： add, update，或 remove
• tags （数组，可选）-分类标签

例子：

{
  "botId": "assistant-001",
  "knowledge": "Latest best practices for React hooks...",
  "operation": "add",
  "tags": ["react", "frontend", "javascript"]
}

🏗️ 建筑

bodigi-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # Main server entry point
│   └── tools/                # Tool implementations
│       ├── ai-teaching.ts
│       ├── tool-discovery.ts
│       ├── web-fetch.ts
│       ├── knowledge-ingest.ts
│       ├── lesson-quiz-gen.ts
│       └── bot-knowledge-update.ts
├── dist/                     # Compiled JavaScript (generated)
├── package.json
└── tsconfig.json

🔒 安全

• Web获取仅限于已批准的域
• 对所有输入进行内容验证
• 限速就绪（根据需要实施）
• 知识更新的版本控制

🤝 贡献

此服务器旨在扩展。要添加新工具，请执行以下操作：

1. 在中创建新的工具文件 src/tools/
2. 使用Zod定义工具模式
3. 实现执行功能
4. 导出工具定义
5. 在中注册 src/index.ts

📄 许可证

麻省理工学院

🌟 BoDiGi生态系统

该服务器是BoDiGi生态系统的一部分，为所有BoDiGi应用程序提供共享智能。