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这是第一次开发 MCP Server，想着使用智能编码工具（GitHub Copilot、Cursor、Trae）进行氛围编程，发现真不容易，Claude 3.7 sonnet 效果不错，在 GitHub Copilot 没用多长时间超限制了；Cursor 没有达到之前那种随心的效果；Trae 要排长队，太有挫败感了。于是，开始了以人编码为主，大模型辅助的开发过程。

1. 初始化：加载环境变量，初始化 RAGFlow 客户端。
2. 工具注册：定义工具列表，描述工具的输入/输出。
3. 工具逻辑：实现工具的具体调用逻辑。
4. 服务器启动：通过 stdio 启动 MCP Server 并监听请求。

uvx create-mcp-server \
    --path ragflow-mcp-server \
    --name ragflow-mcp-server \
    --version 0.1.0 \
    --description "RAGFlow MCP Server" \
    --no-claudeapp
cd ragflow-mcp-server
uv sync --dev --all-extras
uv add ragflow-sdk

• 访问 GitHub 的 Settings 页面，点击 Developer settings。
• 点击 Personal access tokens，然后点击 Tokens (classic)。
• 点击 Generate new token 按钮。

config.yaml 文件配置如下：

name: Local Assistant
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Autodetect
    provider: ollama
    model: AUTODETECT
  - name: DeepSeek Chat
    provider: deepseek
    model: deepseek-chat
    apiKey: sk-xxx
  - name: DeepSeek Coder
    provider: deepseek
    model: deepseek-coder
    apiKey: sk-xxx
// ...

在 GitHub 上创建一个新的仓库，命名为 RAGFlowAssistant。

提示词：创建仓库: RAGFlowAssistant

到 GitHub 上查看创建的仓库：

sh ./scripts/install-dependencies.sh

• Contributing to Continue

❌ File out/node_modules/@esbuild/darwin-arm64/bin/esbuild does not exist

config.yaml Reference

Continue hub 助手使用 config.yaml 规范定义。本地助手也可以通过放置在全局 .continue 文件夹中的 YAML 文件 config.yaml 进行配置（Mac 上为 ~/.continue，Windows 上为 %USERPROFILE%\.continue）

:::info Config YAML 替代了 config.json。查看迁移指南。 :::

一个助手由以下部分组成：

1. 顶级属性，用于指定助手的 name、version 和 config.yaml 的 schema
2. 块列表，这些是可组合的编码助手构建块数组，可供助手使用，如模型、文档和上下文提供者。

块是编码助手的一个独立构建块，例如一个模型或一个文档来源。在 config.yaml 语法中，块包含与助手相同的顶级属性（name、version 和 schema），但在其所属的块类型下只有一个项目。

可以在 Continue hub 上找到块和助手的示例。

助手可以显式定义块（参见下面的属性），也可以导入和配置现有的 hub 块。

Hub 块和助手通过格式为 owner-slug/block-or-assistant-slug 的标识符识别，所有者可以是用户或组织。

可以通过在块类型下添加 uses 子句将块导入到助手中。

向量数据库存储目录名字的组成部分：

• IndexTag.directory: /Users/junjian/GitHub/continuedev/continue-0.9.191-vscode/extensions/vscode
• IndexTag.branch: NONE
• IndexTag.artifactId: vectordb::_TransformersJsEmbeddingsProvider::bge-small-zh-v1.5

变量：IDE Extensions、Branch、Embedding Provider、Embedding Model

源代码：core/indexing/refreshIndex.ts

export function tagToString(tag: IndexTag): string {
  return `${tag.directory}::${tag.branch}::${tag.artifactId}`;
}

源代码：gui/src/components/mainInput/TipTapEditor.tsx

function TipTapEditor(props: TipTapEditorProps) {
  //...
  const editor: Editor = useEditor({
    extensions: [
      Document,
      History,
      Image,
      Placeholder.configure({
        placeholder: () =>
          historyLengthRef.current === 0
            ? "提出任何问题，'/' 斜杠命令，'@' 添加上下文"
            : "提出后续问题",
      }),
      Paragraph.extend({
        addKeyboardShortcuts() {
// ...

源代码：gui/src/pages/gui.tsx

源代码：core/context/retrieval/pipelines/RerankerRetrievalPipeline.ts

三元组分词的优势在于，它可以将文本中的单词分解为更小的片段，这样就可以更容易的匹配到包含拼写错误的单词，或者匹配到相似的单词。

tag_catalog
---
id PK int
dir string
branch string
artifactId string
path string
cacheKey string
lastUpdated int

sqlite_sequence
---
name
seq

// ...

模型	语言	类型	URL
jina-embeddings-v2-base-zh	中文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/jina-embeddings-v2-base-zh
bge-small-zh-v1.5	中文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/bge-small-zh-v1.5
bge-base-zh-v1.5	中文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/bge-base-zh-v1.5
bge-large-zh-v1.5	中文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/bge-large-zh-v1.5
all-MiniLM-L6-v2	英文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/all-MiniLM-L6-v2
bge-base-en-v1.5	英文	Embedding	https://huggingface.co/Xenova/bge-base-en-v1.5
bge-reranker-base	英文	Reranker	https://huggingface.co/Xenova/bge-reranker-base
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0	英文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
phi-1_5_dev	英文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/phi-1_5_dev
Qwen1.5-0.5B	中文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/Qwen1.5-0.5B
Qwen1.5-1.8B	中文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/Qwen1.5-1.8B
Qwen1.5-0.5B-Chat	中文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/Qwen1.5-0.5B-Chat
codegen-350M-mono	英文	LLM	https://huggingface.co/Xenova/codegen-350M-mono
codegen-350M-multi	多语言	Code LLM	https://huggingface.co/Xenova/codegen-350M-multi
deepseek-coder-1.3b-base	中文	Code LLM	https://huggingface.co/Xenova/deepseek-coder-1.3b-base
deepseek-coder-1.3b-instruct	中文	Code LLM	https://huggingface.co/Xenova/deepseek-coder-1.3b-instruct

通过配置创建新的 Extension，用于区别于 Continue 。

{
  "name": "continue",
  "icon": "media/icon.png",
  "version": "0.9.218",
  "displayName": "LNSoft Continue",
  "description": "The leading open-source AI code assistant",
  "publisher": "LNSoft Continue"
}

目录：extensions/vscode

package.json

package.json 由开发者手动创建和维护，主要用于定义项目的配置信息。

• configuration
• commands
• keybindings
• menus
• views

package-lock.json

package-lock.json 由 npm 自动生成和更新，主要用于锁定依赖的具体版本，确保安装一致性。

可以通过使用 package.nls.json 文件来支持多语言。package.nls.

Continue 使您能够在 IDE 中创建自己的 AI 代码助手。使用 VS Code 和 JetBrains 插件保持开发者的流畅体验，这些插件可以连接到任何模型、任何上下文以及任何其他你需要的东西。

• 轻松理解代码部分
• Tab 自动完成代码建议
• 重构您正在编码的函数
• 询问代码库相关问题
• 快速使用文档作为上下文
• 使用斜线命令启动操作
• 将类、文件等添加到上下文
• 立即了解终端错误

Continue 使您能够使用适合工作的模型，无论是开源还是商业，本地运行还是远程运行，用于聊天、自动完成或嵌入。它提供了许多配置点，以便您可以自定义扩展以适应您现有的工作流程。

语言	占比
TypeScript	74.0%
Kotlin	11.8%
Rust	4.9%
CSS	3.6%
Scheme	2.5%
JavaScript	2.4%
Other	0.8%

是时候收集关于你们如何构建软件的数据了。

• It’s time to collect data on how you build software

• LLM more helpful with coding (LLM在编码方面更有帮助)
• Developers use LLM while coding more (开发者在编码时更多地使用LLM)
• Better data collected on how software is built (收集到更好的关于软件构建方式的数据)
• Better LLM is trained or fine-tuned (训练或微调更好的LLM)

随着时间的推移，开发者的偏好和使用的工具也在不断演进。当前一代的开发者正在用大型语言模型（LLMs）取代之前的Google和Stack Overflow，就像之前的一代人用Google和Stack Overflow取代了传统的参考手册一样。 在这个过渡期中，能够保留和吸引开发者的组织将会：

首先，理解他们的开发者如何使用LLMs，并通过收集开发数据——即他们组织构建软件的方式——来展示使用LLMs的投资回报率（ROI）。 然后，利用这个基础建立一个开发数据引擎——一个确保LLMs始终拥有最新信息和代码的持续反馈循环，以他们偏好的风格呈现。 通过展示ROI来增加LLMs预算的工程组织将能够保留他们的顶尖开发者。

DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。

参数 值 base_url    https://api.deepseek.com/v1 api_key 申请 api_key

参数	值
base_url	https://api.deepseek.com/v1
api_key	YOUR_API_KEY

模型	描述	上下文长度
deepseek-coder	擅长处理编程任务	16K
deepseek-chat	擅长通用对话任务	16K

• Continue 配置