Foundever MCP服务器
企业RFP响应生成系统 MCP服务器，配备经过微调的AI模型，适用于Foundever风格的专业提案撰写
 
概述
Foundever MCP（模型上下文协议）服务器是一个使用Foundever既定的编写标准生成专业RFP响应的综合系统。它将超过60万个证据声明的语义搜索与微调的语言模型相结合，以确保一致、高质量的提案内容。
主要特点
- 🤖 33个专用MCP工具 -从索赔搜索到制造检测
- 🔍 60多万份证据索赔 -带语义搜索的Qdrant矢量数据库
- 🎯 微调型号 -Qwen2.5-32B在3888个Foundever示例上进行了训练
- 📝 风格指南执行 -自动语音和合规性检查
- 🚫 无制造政策 -LLM驱动的事实验证
- 📊 基于人物角色的搜索 -为金融服务客户量身定制
- 🔐 证明等级系统 -T0营销→ T3第三方证据
建筑
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude / MCP Client │
│ https://mcp.riorock.app/mcp/messages │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│ HTTP/SSE
┌─────────────────▼───────────────────────────────┐
│ MCP Server (Port 8420) │
│ - 33 Tool Endpoints │
│ - Request handling & validation │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────┐
│ Enrichment Engine │
│ - Style guide enforcement │
│ - Voice conversion │
│ - Evidence integration │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────┐
│ Semantic Search (E5-Mistral-7B) │
│ - Claims: 600K vectors (4096-dim) │
│ - Chunks: 135K vectors (2048-dim) │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────┐
│ Qdrant Vector Database (Port 6333) │
│ - claims collection │
│ - unified_chunks collection │
└─────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ Ollama + Foundever Voice Model (Port 11434) │
│ - foundever-voice-q5:latest (22GB, Q5_K_M) │
│ - foundever-voice-f16:latest (62GB, F16) │
└──────────────────────────────────────────────────┘快速开始
先决条件
- Python 3.10+
- 支持CUDA的GPU（推荐：16GB+VRAM）
- Qdrant矢量数据库
- Ollama（供模特服务）
安装
# Clone repository
git clone https://github.com/yourusername/foundever-mcp-server.git
cd foundever-mcp-server
# Run setup script
./scripts/setup.sh
# Or manual setup:
pip install -r requirements.txt启动服务器
# Start MCP server
python src/mcp_server.py 8420
# Or as systemd service
sudo systemctl start foundever-mcp.service负载模型
# Load quantized model (recommended)
./scripts/foundever_load_model.sh foundever-voice-q5
# Or use interactive manager
./scripts/foundever_model_manager.sh配置Claude桌面
添加到 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"foundever-style-guide": {
"url": "http://localhost:8420/mcp/messages"
},
"ollama": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-ollama"],
"env": {
"OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
"OLLAMA_MODEL": "foundever-voice-q5:latest"
}
}
}
}存储库结构
foundever-mcp-server/
├── README.md # This file
├── LICENSE # MIT License
├── requirements.txt # Python dependencies
├── .gitignore # Git ignore patterns
│
├── src/ # Source code
│ ├── mcp_server.py # Main MCP server (33 tools)
│ ├── enrichment_engine.py # Style guide enrichment
│ ├── search.py # Qdrant semantic search
│ ├── embedder.py # E5-Mistral embeddings
│ ├── config.py # Configuration & personas
│ ├── document_tools.py # RFP document parsing
│ ├── main.py # CLI interface
│ └── __init__.py
│
├── prompts/ # System prompts (loaded by config.py)
│ ├── foundever_voice_system.txt # Main voice model prompt
│ ├── fact_check_system.txt # Fact-checking prompt
│ ├── fact_check_user.txt # User fact-check template
│ ├── proposal_generation.txt # Proposal generation
│ ├── voice_conversion.txt # Marketing→practitioner
│ ├── claim_enrichment.txt # Evidence enrichment
│ └── README.md # Prompt documentation
│
├── scripts/ # Management scripts
│ ├── setup.sh # Initial setup
│ ├── foundever_load_model.sh # Model loader
│ └── foundever_model_manager.sh # Interactive model manager
│
├── config/ # Configuration files
│ └── claude_desktop_config.json # Claude Desktop config
│
└── archive/ # Supporting materials (not served by MCP)
├── README.md # Archive documentation
├── docs/ # Complete documentation suite
├── utils/ # Development utilities
├── tests/ # Test suite (placeholder)
├── models/ # Model documentation
└── QUICKSTART.md # Quick setup guideMCP工具（共33个）
核心搜索工具
search_claims-60多万条索赔的语义搜索search_by_persona-个性化搜索（PayTech、银行等）enrich_section-用证据丰富内容convert_to_practitioner_voice-市场营销→ 从业者转换
样式指南工具
get_style_guide-完整的Foundever风格指南get_narrative_templates-叙事模式模板check_voice-语音分析（营销与从业者）build_section-生成提案部分
研究与验证
get_research_guidelines⚠️ 关键的 -研究方案validate_claim-具有置信水平的索赔验证check_qdrant_coverage-检查证据可用性check_content_compliance-扫描违规行为
无制造工具
get_no_fabrication_policy-严格的无制造规则generate_iteration_request-请求缺失信息check_for_fabrication-检测伪造内容llm_fact_check-LLM驱动的最终验证
RFP输入处理
parse_rfp_requirements-解析客户端文档generate_clarifying_questions-生成问题map_to_style_guide_structure-映射到提案结构track_assumptions-跟踪未经证实的假设
金融服务
get_finserv_persona-12种FinServ角色类型get_threat_context-威胁描述（APP欺诈等）get_finserv_metrics-重要的指标
模型信息
Foundever语音模型
基地： Qwen/Qwen2.5-32B-说明书 培训日期： 2026-01-27 培训示例： 3,888 验证示例： 433 时代： 3 LoRA r/alpha： 16/32
数据集组成：
- 原始声音模式：372
- 增强型数据库：2469
- 合成：1480
- 总计： 4,321
可用版本
| 版本 | 大小 | 质量 | VRAM | 用例 |
|---|---|---|---|---|
| Q5_K_M ✅ | 22GB | 非常好 | ~14GB | 推荐用于大多数工作 |
| F16 | 62GB | 最高 | ~35GB | 最终生产草图 |
型号位置：
- F16：
/media/willard/New Volume/foundever_model/ - Q5_K_M：
/media/willard/New Volume/foundever_model_quantized/
配置
环境变量
# Qdrant
QDRANT_HOST=localhost
QDRANT_PORT=6333
# Ollama
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=foundever-voice-q5:latest
# MCP Server
MCP_PORT=8420
MCP_HOST=0.0.0.0Qdrant系列
所需收藏：
claims-600K+矢量（4096维，E5-Mistral-7B）unified_chunks-135K矢量（2048维）
发展
运行测试
# Run all tests
pytest tests/
# Run specific test
pytest tests/test_mcp_server.py
# With coverage
pytest --cov=src tests/代码风格
# Format code
black src/
# Lint
ruff check src/
# Type checking
mypy src/部署
生产设置
看 文档/部署.md 用于：
- 系统化服务配置
- Nginx反向代理设置
- SSL/TLS配置
- 监控和日志记录
- 备份策略
公共端点
服务器可以通过Tailscale+Caddy公开：
- 当地： http://localhost:8420
- 尾秤： http://100.120.219.80:8420
- 公众： https://mcp.riorock.app
文档
故障排除
常见问题
Ollama没有回应：
# Check Ollama status
pgrep ollama
# Start Ollama
ollama serve &
# Load model
./scripts/foundever_load_model.sh foundever-voice-q5MCP服务器未启动：
# Check port availability
lsof -i :8420
# Check logs
tail -f /var/log/foundever-mcp/mcp_server.logQdrant连接失败：
# Check Qdrant status
curl http://localhost:6333/health
# Start Qdrant
docker start qdrant贡献
欢迎投稿！拜托：
- 克隆该仓库
- 创建要素分支
- 添加新功能的测试
- 提交拉取请求
许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件
学分
- 基本型号： Qwen/Qwen2.5-32B-说明书（阿里云）
- 嵌入： intfloat/e5-mistral-7b-结构体
- 矢量数据库： Qdrant
- 模特服务： 奥拉玛
- 框架： MCP（模型上下文协议）
支持
- 问题：
- 文档： docs/
- 型号信息： 脚本/FOUNDEVER_MODELS_README.md
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