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Panacea MCP Tool Server

Dieses Rezept erklärt, wie Panacea seine Dokument-/Chat-Primitiven als standardisierte Model Context Protocol (MCP) Werkzeuge bereitstellt, sodass jeder MCP-kompatible Client (Claude Desktop, andere MCP-Hosts) die Abruf- und Chatverlauf-Funktionen von Panacea direkt nutzen kann.

Was Sie lernen werden

  • Der Unterschied zwischen dieser MCP-Oberfläche und der internen Agenten-/Werkzeugregistrierungsarchitektur aus Rezept 04
  • Welche Dokument- und Chatoperationen als MCP-Werkzeuge bereitgestellt werden
  • Wie die Dokumentenaufnahme nicht-blockierend über eine Ray-Remote-Aufgabe bleibt
  • Warum das rohe SQL-Passthrough-Werkzeug eine Sicherheitsüberlegung ist, die es wert ist, hervorgehoben zu werden

Warum das wichtig ist

Rezept 04 behandelt, wie Panaceas interner Orchestrator Werkzeuge für seine eigenen Agenten registriert. Dies ist eine andere Integrationsoberfläche: Sie verpackt die gleichen zugrunde liegenden Dokument-/Chat-Funktionen als externe, standardisierte MCP-Werkzeuge, die jeder MCP-Client aufrufen kann — kein Panacea-spezifisches SDK oder API-Vertrag erforderlich, nur das MCP-Protokoll.

Wichtige Panacea-Dateien

Datei Warum es wichtig ist
Panacea/backend/mcp/mcp_server.py FastMCP("Document Agent Server") — definiert alle neun MCP-Werkzeuge
Panacea/backend/api_endpoints/financeGPT/chatbot_endpoints.py Die zugrunde liegenden DB-facing Funktionen, die jedes MCP-Werkzeug umschließt (get_relevant_chunks, add_document_to_db, chunk_document usw.)
Panacea/backend/database/db.py get_db_connection — wird direkt vom execute_database_query Werkzeug verwendet

Wie es funktioniert

  1. mcp_server.py initialisiert Ray (ray.init(...)) und eine FastMCP Serverinstanz mit dem Namen "Document Agent Server".
  2. Jede Funktion, die mit @mcp.tool() dekoriert ist, umschließt eine vorhandene Panacea-Funktion und gibt ein Ergebnis oder eine Fehlermeldung im Klartext zurück — die Form, die ein LLM-Werkzeugaufruf erwartet:
  3. retrieve_relevant_chunks(query, chat_id, user_email, k=2) — semantische Suche über die Dokumente eines Chats via get_relevant_chunks
  4. ingest_document(text, document_name, chat_id, chunk_size=1000) — registriert ein Dokument über add_document_to_db
  5. list_documents(chat_id, user_email) / delete_document(doc_id, user_email) — Dokumentenverwaltung
  6. add_message / get_chat_history — Lesen/Schreiben des Chatverlaufs
  7. add_sources_to_message — Zitationen an einer gespeicherten Nachricht anhängen
  8. extract_text_from_url(url) — Textinhalt von einer URL abrufen und zurückgeben
  9. execute_database_query(query, params) — rohes SQL-Passthrough (siehe Sicherheitsnotiz unten)
  10. ingest_document blockiert nicht beim Chunking — es ruft chunk_document.remote(text, chunk_size, doc_id) auf, eine Ray-Remote-Aufgabe, sodass große Dokumente asynchron verarbeitet werden, während der Werkzeugaufruf sofort zurückgegeben wird.
  11. Das Ausführen von python backend/mcp/mcp_server.py startet mcp.run(), das diese Werkzeuge über MCPs stdio-Transport bereitstellt — bereit für einen MCP-Client, um zu starten und sich zu verbinden.
  12. Ein MCP-Client (z. B. Claude Desktop), der so konfiguriert ist, dass er dieses Skript startet, erhält automatisch Zugriff auf alle neun Werkzeuge, ohne dass spezifischer Integrationscode für Panacea geschrieben werden muss.

Sicherheitsnotiz

execute_database_query führt eine beliebige SQL-Zeichenfolge gegen die Produktionsverbindung aus, ohne eine Allow-List oder eine schreibgeschützte Einschränkung — SELECT-Abfragen geben Zeilen als JSON zurück, alles andere commit und gibt die Anzahl der betroffenen Zeilen zurück. Behandeln Sie dies als Bereich mit minimalen Berechtigungen: Wenn Sie diesen Server einem MCP-Client aussetzen, dem Sie nicht vollständig vertrauen, entfernen Sie entweder dieses Werkzeug oder beschränken Sie seinen DB-Benutzer auf schreibgeschützten Zugriff auf nicht-sensitive Tabellen.

Lokal ausführen

Vom Arbeitsbereichs-Stammverzeichnis (anote/panacea):

bash cd Panacea cp backend/.env.example backend/.env docker compose up --build # startet MySQL, Redis, Tika und das Backend

Der MCP-Server benötigt fastmcp (derzeit nicht in backend/requirements.txt festgelegt — separat installieren) und ray>=2.9.0 (bereits in backend/requirements.txt):

bash pip install fastmcp cd Panacea/backend python mcp/mcp_server.py

Einen MCP-Client verbinden

Richten Sie einen MCP-kompatiblen Client auf das Skript aus, z. B. in Claudes claude_desktop_config.json:

json { "mcpServers": { "panacea-documents": { "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/Panacea/backend/mcp/mcp_server.py"] } } }

Starten Sie den Client neu, und die neun oben genannten Werkzeuge stehen zur Verfügung, um sie aus dem Chat aufzurufen.

Hinweise für das Kochbuch

Gute Fortsetzung zu Rezept 04 — kontrastieren Sie die interne Werkzeugregistrierung (register_tool() innerhalb des Orchestrators) mit dieser externen MCP-Oberfläche. Es ist auch erwähnenswert, dass fastmcp noch nicht in backend/requirements.txt aufgeführt ist, sodass es bis zur Behebung upstream manuell installiert werden muss.