forked from new_org/Project-Caffeine
同意
This commit is contained in:
gzkoala
14
README.md
14
README.md
@@ -3,12 +3,12 @@
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title: "Project Caffeine README"
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description: "基于 Model Context Protocol (MCP) 协议的研报智能体系统项目介绍、架构蓝图、技术栈说明及开发路线图"
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type: "README"
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version: "v1.0.1 (Arabica)"
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version: "v1.0.2 (Arabica)"
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file: "README.md"
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author: "Gitconomy Research-郭晧"
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date: 2026-02-28
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last-update: 2026-03-01
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update-description: "增加Project Caffeine MVP Srpint1 系统设计说明"
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last-update: 2026-03-06
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update-description: "增加Project Caffeine Arabica Srpint2 系统设计和开发链接"
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tags:
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- Project Caffeine
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- MCP
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@@ -82,10 +82,10 @@ status: "Active"
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当前开发进度：
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| **版本** | **主题** | **开发目标** | **核心功能实现** | **设计文档** |
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| ------------ | ------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| [`v0.1.0`](./projects/arabica/sprint1/README.md) | 提示词策略 MCP Server 原型验证<br> | 部署基于 Node.js 和 Express.js 的轻量级服务，验证 MCP 协议组件间通讯、大语言模型推理等基本运行环境。<br> | 实现最简化的提示词策略 MCP Server。当用户发起查询请求时，系统调用 **5 Whys** 模板对查询进行分解，生成增强提示词，并发送至大语言模型进行深度推理分析，最终返回研究洞察。 | [Project Caffeine提示词策略MCP Server原型设计](./docs/design/project-caffeine-mvp-sprint1-architecture-design.md) |
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| **版本** | **开发目标** | **设计文档** | 开发文档 |
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| ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
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| [`v0.1.0`](./projects/arabica/src/sprint1/README.md) | 部署基于 Node.js 和 Express.js 的轻量级服务，验证 MCP 协议组件间通讯、大语言模型推理等基本运行环境。<br> | [Arabicat Sprint1系统设计文档](./projects/arabica/docs/design/arabica-sprint1-architecture-specification.md) | [Arabicat Sprint1系统开发文档](./projects/arabica/docs/design/arabica-sprint1-development-specification.md) |
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| [`v0.1.1`](./projects/arabica/src/sprint2/README.md) | 基于 Sprint 1 原型，扩展为支持 MCP Prompts 原语的多框架引擎，实现意图拆解工具与本地知识库集成，构建模块化、可扩展的提示词策略服务器。 | [Arabica Sprint2系统设计文档](./projects/arabica/docs/design/arabica-sprint2-architecture-specification.md) | [Arabica Sprint2系统开发文档](./projects/arabica/docs/design/arabica-sprint2-devekopment-specification.md) |
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@@ -4,12 +4,12 @@
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图表名称：提示词策略 MCP Server 原型架构图 (Prompt Strategy MVP Architecture)
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文件命名：prompt-strategy-mcp-server-prototype-architecture.svg
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用途：展示从 Client 请求到 5 Whys 策略引擎、资源层再到大模型推理的“上下层级”完整组件链及执行流。
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版本：v2.0.0 (Top-Down Layout with 50px Spacing Adjustment)
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||||
版本：v2.1.0 (Top-Down Layout with 50px Spacing Adjustment)
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||||
作者：Gitconomy Research-郭晧
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SPDX-License-Identifier: MIT & CC-BY-SA-4.0
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创建日期：2026-03-01
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更新日期：2026-03-1
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更新描述：根据更新的架构设计文件，重新设计整个开发组件架构与工作流示意图
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更新日期：2026-03-5
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更新描述：更新架构图名称
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-->
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@@ -67,8 +67,8 @@ SPDX-License-Identifier: MIT & CC-BY-SA-4.0
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-->
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<g id="title-block" transform="translate(640, 40)">
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||||
<text y="0" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)" letter-spacing="1">FIG-01</text>
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||||
<text y="30" text-anchor="middle" class="font-sans" font-weight="bold" font-size="24" fill="#000000">提示词策略 MCP Server 系统架构图</text>
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<text y="55" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="14" fill="var(--c-neutral-gray)">架构图 > Arabica Sprint1 > 系统开发组件架构与工作流</text>
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<text y="30" text-anchor="middle" class="font-sans" font-weight="bold" font-size="24" fill="#000000">>Arabica Sprint 1 系统开发组件架构图</text>
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<text y="55" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="14" fill="var(--c-neutral-gray)">架构图 > Arabica Sprint1 > 单思维框架与意图拆解工作流</text>
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<rect x="-30" y="70" width="60" height="3" fill="var(--c-local-green)" />
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</g>
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Before Width: | Height: | Size: 21 KiB After Width: | Height: | Size: 21 KiB |
420
docs/assets/images/arabica-srpint2-architecture-design.svg
Normal file
420
docs/assets/images/arabica-srpint2-architecture-design.svg
Normal file
@@ -0,0 +1,420 @@
|
||||
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 1280 1000" width="100%" height="100%">
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<!--
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图表名称：Arabica Sprint 2 架构图 (Arabica Sprint 2 Architecture)
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文件命名：arabica-srpint2-architecture-design.svg
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用途：展示 Project Caffeine 提示词策略 MCP Server 在 Sprint 2 中的多维思维框架接入与意图拆解工作流。
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||||
版本：v1.0.0
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||||
作者：Gitconomy Research-郭晧
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||||
SPDX-License-Identifier: MIT & CC-BY-SA-4.0
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创建日期：2026-03-05
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-->
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<!-- 头部注释：图表背景声明 -->
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<!-- Background: Solid White -->
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<rect width="100%" height="100%" fill="#FFFFFF" />
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<defs>
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<style>
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||||
:root {
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||||
/* 语义色定义 */
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||||
--c-cloud-blue: #0099FF;
|
||||
--c-cloud-blue-light: rgba(0, 153, 255, 0.08);
|
||||
--c-local-green: #009900;
|
||||
--c-local-green-light: rgba(0, 153, 0, 0.08);
|
||||
--c-risk-amber: #F97316;
|
||||
--c-risk-amber-light: rgba(249, 115, 22, 0.08);
|
||||
--c-gov-blue: #3B82F6;
|
||||
--c-gov-blue-light: rgba(59, 130, 246, 0.08);
|
||||
--c-neutral-gray: #475569;
|
||||
--c-neutral-gray-light: #B2B2B2;
|
||||
|
||||
/* 步骤高亮色 */
|
||||
--c-step-red: #EF4444;
|
||||
}
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||||
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||||
/* 字体降级机制 */
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||||
.font-sans { font-family: 'Noto Sans', 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif; }
|
||||
.font-mono { font-family: 'JetBrains Mono', Consolas, 'Courier New', monospace; }
|
||||
|
||||
/* 文本层级 */
|
||||
.card-title { font-size: 15px; font-weight: bold; fill: #FFFFFF; }
|
||||
.card-text { font-size: 13px; fill: var(--c-neutral-gray); }
|
||||
.text-code { font-size: 13px; font-weight: bold; fill: #0F172A; }
|
||||
.label-text { font-size: 12px; font-weight: bold; fill: var(--c-neutral-gray); }
|
||||
.step-text { font-size: 13px; font-weight: bold; fill: #FFFFFF; }
|
||||
</style>
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||||
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||||
<!-- 箭头标记 -->
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||||
<marker id="arrow-gray" markerWidth="8" markerHeight="8" refX="7" refY="4" orient="auto">
|
||||
<path d="M 0 0 L 8 4 L 0 8 Z" fill="var(--c-neutral-gray)" />
|
||||
</marker>
|
||||
<marker id="arrow-green" markerWidth="8" markerHeight="8" refX="7" refY="4" orient="auto">
|
||||
<path d="M 0 0 L 8 4 L 0 8 Z" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
</marker>
|
||||
<marker id="arrow-blue" markerWidth="8" markerHeight="8" refX="7" refY="4" orient="auto">
|
||||
<path d="M 0 0 L 8 4 L 0 8 Z" fill="var(--c-cloud-blue)" />
|
||||
</marker>
|
||||
</defs>
|
||||
|
||||
<!--
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===========================================================================
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||||
顶层标题块 (Title Block)
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===========================================================================
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-->
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||||
<g id="title-block" transform="translate(640, 40)">
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||||
<text y="0" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)" letter-spacing="1">FIG-01</text>
|
||||
<text y="30" text-anchor="middle" class="font-sans" font-weight="bold" font-size="24" fill="#000000">Arabica Sprint 2 系统开发组件架构图</text>
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||||
<text y="55" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="14" fill="var(--c-neutral-gray)">架构图 > Arabica Sprint 2 > 多维思维框架与意图拆解工作流</text>
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||||
<!-- Context Indicator: Y=70 -->
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||||
<rect x="-30" y="70" width="60" height="3" fill="var(--c-cloud-blue)" />
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</g>
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<!--
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架构图主体内容 (Diagram Content)
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-->
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<g id="diagram-content" transform="translate(0, 80)">
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<!-- 物理边界与容器 -->
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<g id="boundaries" transform="translate(0, 240)">
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||||
<!-- Node.js MCP Server Runtime Boundary -->
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||||
<rect x="290" y="0" width="700" height="540" rx="12" fill="var(--c-local-green-light)" stroke="var(--c-local-green)" stroke-dasharray="4 4" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="290" y="0" width="700" height="36" fill="var(--c-local-green)" opacity="0.1" rx="12"/>
|
||||
<text x="310" y="23" class="font-mono" font-size="14" font-weight="bold" fill="var(--c-local-green)">📦 MCP Server Runtime（Sprint2) </text>
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</g>
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<!--
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===========================================================================
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核心连线与数据流向 (Connections)
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-->
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<g id="connections" fill="none" stroke-width="2">
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<!-- User to Cherry Studio -->
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<path d="M 400 110 L 482 110" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
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||||
<path d="M 490 140 L 408 140" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
|
||||
<!-- Cherry Studio to Remote LLM -->
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||||
<path d="M 760 100 L 892 100" stroke="var(--c-cloud-blue)" stroke-dasharray="4 2" marker-end="url(#arrow-blue)" />
|
||||
<path d="M 760 120 L 892 120" stroke="var(--c-cloud-blue)" stroke-dasharray="4 2" marker-end="url(#arrow-blue)" />
|
||||
<path d="M 900 140 L 768 140" stroke="var(--c-cloud-blue)" stroke-dasharray="4 2" marker-end="url(#arrow-blue)" />
|
||||
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||||
<!-- stdio Transport -->
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<path d="M 600 170 L 600 292" stroke="var(--c-local-green)" marker-end="url(#arrow-green)" />
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||||
<path d="M 640 300 L 640 178" stroke="var(--c-local-green)" marker-end="url(#arrow-green)" />
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<!-- app.ts to Controllers -->
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||||
<path d="M 600 370 L 600 395 L 410 395 L 410 422" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
<path d="M 640 370 L 640 422" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
<path d="M 680 370 L 680 395 L 870 395 L 870 422" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
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||||
<!-- Controllers to Services -->
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<path d="M 410 490 L 410 532" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
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||||
<path d="M 640 490 L 640 532" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
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<path d="M 870 490 L 870 532" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
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||||
<!-- resourceService to Local Vault -->
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<path d="M 700 460 L 750 460 L 750 580 L 780 580" stroke="var(--c-neutral-gray)" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
|
||||
<!-- Services to Schemas/Frameworks -->
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||||
<path d="M 410 620 L 410 652" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-dasharray="2 2" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
<path d="M 640 620 L 640 652" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-dasharray="2 2" marker-end="url(#arrow-gray)" />
|
||||
|
||||
<!-- toolsController to resourceService -->
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||||
<path d="M 870 620 L 870 680" stroke="var(--c-local-green)" marker-end="url(#arrow-green)" />
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||||
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</g>
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<!--
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===========================================================================
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路径标签说明 (Path Labels)
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-->
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<g id="path-labels" class="font-sans label-text">
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||||
<!-- Top Level -->
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<text x="445" y="95" text-anchor="middle">Query</text>
|
||||
<text x="445" y="160" text-anchor="middle">Report</text>
|
||||
<text x="830" y="85" text-anchor="middle" fill="var(--c-cloud-blue)">Reasoning</text>
|
||||
<text x="830" y="160" text-anchor="middle" fill="var(--c-cloud-blue)">LLM Result</text>
|
||||
|
||||
<!-- stdio Link -->
|
||||
<text x="585" y="200" text-anchor="end" fill="var(--c-local-green)">prompts/get</text>
|
||||
<text x="585" y="220" text-anchor="end" fill="var(--c-local-green)">tools/call</text>
|
||||
<text x="655" y="210" text-anchor="start" fill="var(--c-local-green)">Result Data</text>
|
||||
|
||||
<rect x="585" y="250" width="70" height="20" rx="4" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="620" y="264" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="11" fill="var(--c-local-green)">stdio</text>
|
||||
<text x="820" y="650" text-anchor="middle" class="font-mono" font-size="11" fill="var(--c-neutral-gray)">load/save</text>
|
||||
</g>
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||||
|
||||
<!--
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||||
===========================================================================
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||||
架构节点卡片 (Node Cards)
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===========================================================================
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-->
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||||
<g id="nodes">
|
||||
<!-- 1. User Node -->
|
||||
<g transform="translate(280, 95)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="110" height="60" rx="8" fill="#F8FAFC" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="2" />
|
||||
<circle cx="55" cy="22" r="10" fill="var(--c-neutral-gray)" />
|
||||
<path d="M 35 50 C 35 35, 75 35, 75 50" fill="none" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="3" stroke-linecap="round"/>
|
||||
<text x="55" y="75" text-anchor="middle" class="font-sans label-text">User / 用户</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 2. Cherry Studio -->
|
||||
<g transform="translate(490, 80)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="260" height="90" rx="8" fill="var(--c-gov-blue-light)" stroke="var(--c-gov-blue)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="0" y="0" width="260" height="30" fill="var(--c-gov-blue)" rx="8" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="260" height="10" fill="var(--c-gov-blue)" />
|
||||
<text x="130" y="20" text-anchor="middle" class="font-sans card-title">Cherry Studio (MCP Client)</text>
|
||||
<text x="130" y="55" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" font-weight="bold">大模型对话与调度宿主</text>
|
||||
<text x="130" y="75" text-anchor="middle" class="font-mono card-text" font-size="11">Initiates stdio subprocess</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 3. Remote LLM Brain -->
|
||||
<g transform="translate(970, 120)">
|
||||
<polygon points="0,-45 40,-20 40,20 0,45 -40,20 -40,-20" fill="var(--c-cloud-blue-light)" stroke="var(--c-cloud-blue)" stroke-width="3" />
|
||||
<text x="0" y="-5" text-anchor="middle" class="font-mono card-test" fill="var(--c-cloud-blue)" font-size="14">LLM</text>
|
||||
<text x="0" y="15" text-anchor="middle" class="font-mono card-text" font-size="10" fill="var(--c-cloud-blue)">(Remote)</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 4. app.ts -->
|
||||
<g transform="translate(560, 300)">
|
||||
<rect x="-10" y="0" width="180" height="70" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-local-green)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="-10" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-local-green)" rx="6" />
|
||||
<rect x="-10" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="80" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">app.ts</text>
|
||||
<text x="80" y="45" text-anchor="middle" class="font-sans text-code" font-size="12">McpServer 注册原语</text>
|
||||
<text x="80" y="62" text-anchor="middle" class="font-mono card-text" font-size="10">Prompts & Tools (stdio)</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 5. promptsController.ts -->
|
||||
<g transform="translate(320, 430)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="60" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-risk-amber)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-risk-amber)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-risk-amber)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">promptsController</text>
|
||||
<text x="90" y="48" text-anchor="middle" class="font-sans card-text">处理 prompts/get 和 list</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 6. toolsController.ts -->
|
||||
<g transform="translate(550, 430)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="60" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-risk-amber)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-risk-amber)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-risk-amber)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">toolsController</text>
|
||||
<text x="90" y="48" text-anchor="middle" class="font-sans card-text">处理 tools 工具调度分发</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 7. resourcesController.ts -->
|
||||
<g transform="translate(780, 430)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="60" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-neutral-gray-light)" stroke-width="2" stroke-dasharray="2 2" opacity="0.8"/>
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-neutral-gray-light)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-neutral-gray-light)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">resourcesController</text>
|
||||
<text x="90" y="48" text-anchor="middle" class="font-sans card-text">处理 resources 请求分发</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 8. promptService.ts -->
|
||||
<g transform="translate(320, 540)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="80" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-local-green)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-local-green)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">promptService.ts</text>
|
||||
<text x="90" y="50" text-anchor="middle" class="font-sans text-code" font-size="12" fill="var(--c-local-green)">管理多维思维框架库</text>
|
||||
<text x="90" y="70" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" font-size="11">返回静态结构化模板</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 9. intentService.ts -->
|
||||
<g transform="translate(550, 540)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="80" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-local-green)" stroke-width="2" />
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-local-green)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">intentService.ts</text>
|
||||
<rect x="25" y="35" width="130" height="20" rx="3" fill="var(--c-risk-amber-light)" />
|
||||
<text x="90" y="50" text-anchor="middle" class="font-sans text-code" font-size="12" fill="var(--c-risk-amber)">意图拆解核心算法</text>
|
||||
<text x="90" y="70" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" font-size="11">生成专业检索词(3~5个)</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 10. resourceService.ts -->
|
||||
<g transform="translate(780, 540)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="80" rx="6" fill="#FFFFFF" stroke="var(--c-local-green)" stroke-width="2" stroke-dasharray="2 2" opacity="0.8"/>
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="26" fill="var(--c-local-green)" rx="6" />
|
||||
<rect x="0" y="20" width="180" height="6" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="90" y="18" text-anchor="middle" class="font-mono card-title">resourceService.ts</text>
|
||||
<text x="90" y="50" text-anchor="middle" class="font-sans text-code" font-size="12">文件系统 I/O 交互</text>
|
||||
<text x="90" y="70" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" font-size="11">读取本地知识库</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 11. models/frameworks -->
|
||||
<g transform="translate(320, 660)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="180" height="60" rx="6" fill="#F8FAFC" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="1.5" stroke-dasharray="4 2" />
|
||||
<path d="M 0 20 L 180 20" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="1.5" stroke-dasharray="4 2" />
|
||||
<text x="90" y="14" text-anchor="middle" class="font-mono text-code" font-size="11">models/frameworks/</text>
|
||||
<text x="90" y="38" text-anchor="middle" class="font-mono card-text" font-size="11">5w3h.json, scqa.json</text>
|
||||
<text x="90" y="52" text-anchor="middle" class="font-mono card-text" font-size="11">swot.json, pestle.json</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 12. schemas.ts -->
|
||||
<g transform="translate(595, 660)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="90" height="60" rx="6" fill="#F8FAFC" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="1.5" />
|
||||
<text x="45" y="25" text-anchor="middle" class="font-mono text-code" font-size="12">schemas.ts</text>
|
||||
<text x="45" y="45" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" font-size="11">Zod 强校验</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 13. External Resources -->
|
||||
<g transform="translate(820, 680)">
|
||||
<path d="M 0 15 A 50 15 0 1 0 100 15 V 60 A 50 15 0 1 1 0 60 Z" fill="var(--c-local-green-light)" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="2" stroke-dasharray="2 2" />
|
||||
<ellipse cx="50" cy="15" rx="50" ry="15" fill="var(--c-local-green-light)" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="2" stroke-dasharray="2 2" />
|
||||
<text x="50" y="55" text-anchor="middle" class="font-sans card-text" fill="var(--c-neutral-gray)" font-size="12">Local Vault</text>
|
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</g>
|
||||
</g>
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<!--
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||||
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步骤侧边栏与流程图注 (Execution Steps)
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||||
===========================================================================
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||||
-->
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<g id="execution-steps">
|
||||
<g transform="translate(440, 110)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">1</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(830, 100)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">2</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(600, 210)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">3</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(410, 505)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">4</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(830, 140)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">5</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(640, 505)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">6</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(440, 140)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">7</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(640, 210)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">8</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(870, 645)">
|
||||
<circle cx="0" cy="0" r="10" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="0" y="4.5" text-anchor="middle" class="font-sans step-text">9</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 步骤流程侧边栏 -->
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||||
<g transform="translate(20, 280)">
|
||||
<rect x="0" y="0" width="260" height="240" rx="8" fill="#FEF2F2" stroke="var(--c-step-red)" stroke-width="1.5" />
|
||||
<text x="130" y="25" text-anchor="middle" class="font-sans" font-size="14" font-weight="bold" fill="var(--c-step-red)">Sprint 2 执行步骤流</text>
|
||||
<line x1="15" y1="35" x2="245" y2="35" stroke="var(--c-step-red)" stroke-dasharray="2 2" />
|
||||
|
||||
<g transform="translate(15, 55)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">1</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">用户在 Cherry Studio 输入查询</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 75)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">2</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">大模型判断需要调用多维思维框架</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 95)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">3</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">Client发起 prompts/get 获取模板</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 115)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">4</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">组合模板与查询，大模型初步推理</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 135)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">5</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">调用 tools/call 获取专业检索词</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 155)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">6</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">Server 执行意图拆解并返回结果</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 175)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">7</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">大模型结合检索词完成返回查询结果</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 195)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">8</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">结构化提示词传递给模型</text>
|
||||
</g>
|
||||
<g transform="translate(15, 215)">
|
||||
<circle cx="6" cy="-4" r="7" fill="var(--c-step-red)" />
|
||||
<text x="6" y="0" text-anchor="middle" class="font-sans step-text" font-size="10">9</text>
|
||||
<text x="20" y="0" class="font-sans card-text" fill="#000000">查询结果保存到本地知识库</text>
|
||||
</g>
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||||
</g>
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||||
</g>
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||||
</g>
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<!--
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底部图例与注释块 (Legend & Key Block)
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===========================================================================
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-->
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||||
<g id="legend" transform="translate(640, 920)">
|
||||
<!-- 统一的半透明背景容器 -->
|
||||
<rect x="-440" y="-16" width="880" height="40" rx="4" fill="rgba(255, 255, 255, 0.9)" stroke="var(--c-neutral-gray)" stroke-width="0.5"/>
|
||||
|
||||
<g transform="translate(-420, 0)">
|
||||
<!-- 图例引导文本 -->
|
||||
<text x="0" y="8" class="font-sans" font-size="13" font-weight="bold" fill="var(--c-neutral-gray)">组件与语义对照:</text>
|
||||
|
||||
<!-- 图例项 1 -->
|
||||
<g transform="translate(130, 0)">
|
||||
<rect x="-6" y="-4" width="12" height="12" rx="2" fill="var(--c-gov-blue)" />
|
||||
<text x="12" y="8" class="font-sans" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)">宿主客户端架构</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 图例项 2 -->
|
||||
<g transform="translate(280, 0)">
|
||||
<rect x="-6" y="-4" width="12" height="12" rx="2" fill="var(--c-risk-amber)" />
|
||||
<text x="12" y="8" class="font-sans" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)">请求分发控制器 (Controllers)</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 图例项 3 -->
|
||||
<g transform="translate(490, 0)">
|
||||
<rect x="-6" y="-4" width="12" height="12" rx="2" fill="var(--c-local-green)" />
|
||||
<text x="12" y="8" class="font-sans" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)">核心执行引擎与资源层</text>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- 图例项 4 -->
|
||||
<g transform="translate(680, 0)">
|
||||
<rect x="-6" y="-4" width="12" height="12" rx="2" fill="var(--c-neutral-gray-light)" />
|
||||
<text x="12" y="8" class="font-sans" font-size="12" fill="var(--c-neutral-gray)">Sprint 3 预留扩展 (灰色)</text>
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</g>
|
||||
</g>
|
||||
</g>
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===========================================================================
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||||
版权许可声明 (License)
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||||
===========================================================================
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||||
-->
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||||
<text x="640" y="980" text-anchor="middle" class="font-sans" font-size="11" fill="var(--c-neutral-gray)">
|
||||
本作品采用 CC-BY-SA 4.0 进行许可，© 2025-2026 Gitconomy Research社区
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||||
</text>
|
||||
</svg>
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||||
|
After Width: | Height: | Size: 24 KiB |
134
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Normal file
134
projects/arabica/docs/design/arabica-release-sprint-design.md
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@@ -0,0 +1,134 @@
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||||
title: Arabica Release Sprint 功能开发规划
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||||
description: 全面规划 Arabica (v1.0.0) 版本的 5 个渐进式 Sprint 迭代目标，遵循敏捷迭代原则，涵盖从底层 MCP 基础设施建设、思维框架组装，到递归深度研究算法攻坚与本地 PKM 融合的完整演进路径。
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||||
type: Feature Design
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||||
version: v1.0.0 (Arabica)
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||||
file: arabica-release-sprint-design.md
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||||
author: Gitconomy Research-郭晧
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date: 2026-03-05
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tags:
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- Project Caffeine
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- MVP
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- Sprint 规划
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- 开发路线图
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- Deep Research
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||||
- MCP
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||||
license: CC BY-SA 4.0
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||||
status: Active
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-->
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||||
# Arabica Release Sprint 功能开发规划
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## 🏁 Sprint 1：本地基础设施与单点能力验证 (已完成)
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**概述**： 本次迭代的核心目标是搭建零网络开销的底层标准通信，跑通大模型对本地知识库的安全读取与基础策略生成的物理链路。系统在一套代码中集成了官方 MCP SDK（支持 Cherry Studio 的 `stdio` 标准通信），无缝接入本地 Obsidian 目录，并通过 VS Code 跑通了完美的源码级断点联调工作流。
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|功能模块|详细说明|
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|---|---|
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|**底层架构 (stdio) 初始化**|初始化基于 Node.js 的主入口 `src/app.ts`，负责建立标准输入输出传输层，并向客户端注册工具字典。|
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|**本地资源安全挂载**|开发 `src/services/resourceService.ts`，实现 `list_local_notes` 和 `read_local_note` 工具，并带有严格路径防穿越（Path Traversal）安全校验。|
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||||
|**提示词策略引擎建设**|开发 `src/services/promptService.ts`，提供纯本地业务逻辑，负责核心的 **5 Whys 框架生成**。|
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||||
|**全链路源码级联调配置**|配置 `tsconfig.json` 生成 `sourceMap`，并在 `.vscode/launch.json` 中映射 `dist` 目录，实现在 Cherry Studio 挂载 `--inspect=9229` 参数的源码级断点拦截。|
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## Sprint 2：提示词策略 Server (S2) 建设与多维思维引擎组装
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**概述**： 本次迭代的核心目标是全面扩充系统的“大脑”——**S2 (提示词策略 Server)**。通过引入 MCP 的 `Prompts` 原语，系统将写入多种静态思维框架模板，让大模型在面对用户模糊的自然语言提问时，能够主动调用这些标准化的模板来规范交互结构和意图拆解逻辑，彻底打通基于思维框架的单次分析闭环。
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|功能模块|详细说明|
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|:--|:--|
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|**MCP Prompts 原语接入**|启用 MCP 规范中的第三大核心系统原语 `Prompts`。开发 `prompts/list` 和 `prompts/get` 接口，将各种思维框架作为可复用的模板暴露给大模型，帮助其构造标准化的交互结构，降低每次对话所需的前置上下文长度。|
|
||||
|**多维静态思维框架扩展**|在 Sprint 1 的 5 Whys 基础上，向 S2 写入并注册更多经典的静态思维框架模板，如 **5W3H、SCQA、SWOT、PESTLE** 等。这些框架将指导大模型按照标准逻辑结构进行逐步推理。|
|
||||
|**意图拆解与广度解析工具**|配合上述思维框架，开发 `generate_search_queries` 工具。该工具将赋予大模型将用户的“大白话”拆解为 3-5 个专业检索词的能力，从而实现研究主题的 Breadth（广度）解析。|
|
||||
|**底层角色矩阵与输出规范设计**|建立多智能体角色矩阵 (Persona Matrix) 的雏形，设计精确的 System Prompts，并通过 Few-Shot（少样本）示例在提示词模板中定义大模型的输出结构约束（如强制输出 Markdown 格式）。|
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## Sprint 3：文献查询 Server (S1) 与外围学术检索
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**概述**： 本次迭代**聚焦于外部学术数据的抓取与标准化落盘**。让系统拥有向外探索的“触手”，接入学术 API，并将抓取到的离散 JSON 数据转化为符合后续系统流转的本地化 Markdown 数据。
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|功能模块|详细说明|
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|---|---|
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|**基础学术检索能力**|集成至少 2 个核心学术 API（如 arXiv API、Semantic Scholar API），实现基础的 `search_academic_literature` 工具。|
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|**双轨制数据落盘模块**|开发 `save_to_local_vault` 工具，实现外部 API 的 JSON 数据到 Markdown + YAML Frontmatter 的自动转换。|
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|**标准化数据字典**|设计最终落盘的 Markdown 模板与 YAML Frontmatter 元数据字典，明确 `title`, `citation_density_check`, `research_depth_level` 等字段。|
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## Sprint 4：长文本切块算法与单轮 CoT 推理合成 (S3)
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**概述**：本次迭代**聚焦于大模型上下文窗口限制的突破与基础报告生成**。解决长篇 PDF 或文献导致的 Token 超载问题，并正式建立 S3（CoT 多步推理 Server），打通单次分析的工作流闭环。
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|功能模块|详细说明|
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|---|---|
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|**Token 感知语义切块**|开发 `fetch_and_split_document` 工具，制定长文本“Token 感知语义切块（Semantic Chunking）”的具体策略与重叠率标准。|
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|**异步局部同步**|服务端在本地完成文本解析与向量切割，仅将统计学上高度相关的片段异步同步给客户端，避免 Token 极度消耗。|
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|**CoT 多步推理合成**|开发 `cot_literature_synthesis` 核心提示词模板，规范大模型的输出结构（摘要、引言、主体等）。|
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## Sprint 5：深研状态机设计与防死循环管控
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**概述**：本次迭代是系统的算法攻坚核心，**聚焦于递归检索的状态管理**。为了让系统从“单轮问答”升级为“AI 研究员”，本阶段专门开发探索账本与状态机，严防模型在多轮检索中陷入自我循环的死胡同。
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|功能模块|详细说明|
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|---|---|
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|**深研状态机设计**|明确大模型在“检索 -> 切块 -> 提取 -> 评估盲区 -> 追问”循环中的状态流转图。|
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|**探索账本管理**|开发 `manage_exploration_state` 工具，记录已经检索过的 Query 和文献 ID。|
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|**哈希去重与循环拦截**|设计布隆过滤器或哈希去重逻辑，严防大模型陷入检索死循环。|
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## Sprint 6：多智能体角色矩阵与知识盲区探测
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**概述**：在状态机建好后，本次迭代**聚焦于智能体角色赋予与递归评估逻辑**。通过下发不同的专家指令，并强约束模型必须自我评估知识盲区，实现真正的多轮次深度研究（Deep Research）。
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| 功能模块 | 详细说明 |
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| ------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
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| **多智能体角色矩阵** | 建立 Persona Matrix，为“检索策略专家”、“洞察提取研究员”、“战略分析顾问”等角色撰写并动态下发精确的 System Prompts。 |
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| **深度评估与盲区探测** | 开发最关键的 `evaluate_research_depth`（深度评估）和 `evaluate_knowledge_gaps`（盲区探测）工具。 |
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| **递归工作流编排** | 在客户端提示词中写入递归循环逻辑：强约束大模型在提取洞察后，必须调用评估盲区工具；若未达标，必须发起新一轮检索。 |
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## Sprint 7：学术级质量把控与深度网络爬虫强化
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**概述**：本次迭代**聚焦于学术级内容质检与突破性信息获取**。要求模型输出的结果必须具备严谨的学术溯源特征，同时补齐系统对深层网页内容的抓取能力。
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| 功能模块 | 详细说明 |
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| ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------- |
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| **引用密度强制校验** | 强化 S3 质检逻辑，实现引用密度强制校验，确保正文中的核心事实必须带有 `[文献ID]` 尾注。 |
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| **时效性与局限声明** | 开发“利益冲突与时效性局限”自动声明模块，降低学术幻觉。 |
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| **深度网络爬虫强化** | 实现 `scrape_and_parse_deep_content` 工具，引入 Playwright 或 Firecrawl 突破纯 API 限制，抓取含金量高的网页正文。 |
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## Sprint 8：PKM (个人知识管理) 深度对接与双向融合
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**概述**：本次迭代**完全聚焦于最终知识产物的网状关联**。致力于让系统生成的报告不只是孤立的文件，而是能完美融入用户现有的 Obsidian 或 Logseq 知识图谱中。
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| 功能模块 | 详细说明 |
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| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
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| **物理串联机制** | 梳理与 Obsidian/Logseq 等工具联动的双向链接（`[[...]]`）自动生成策略。 |
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| **本地图谱融合** | 深度优化 `save_to_local_vault`，在 Markdown 正文中自动生成 Obsidian 格式的双向链接 `[[文献名称]]`，将主报告与独立洞察卡片物理串联。 |
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## Sprint 9：网络层扩展、并发优化与最终交付
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**概述**：作为 Arabica (v1.0.0) 的收官迭代，本次 Sprint **聚焦于网络协议扩展与企业级工程质量**。为系统增加远程云端调用能力，完成并发压测与开源交付。
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| 功能模块 | 详细说明 |
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| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| **HTTP + SSE 协议扩展** | 引入 HTTP POST 请求与 Server-Sent Events (SSE) 流式下发响应，支持云端部署的远程 MCP 服务端跨网络调用。 |
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| **LRU 缓存与异步优化** | 引入全面的异步处理模型（如 Node.js 非阻塞事件流），并对高频读写的中间结果采用最近最少使用（LRU）缓存策略，结合哈希映射和双向链表管理生命周期。 |
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| **环境变量与测试交付** | 完善 `.env.example`（配置各路 API Keys 等），利用 k6 Load Testing 进行 P99 压测，最终发布 V0.1.0（对应 Arabica v1.0.0）正式版本。 |
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## 许可声明
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本文档采用 **知识共享署名--相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY--SA 4.0)** 进行许可，© 2025-2026 Gitconomy Research.
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@@ -4,11 +4,11 @@ title: 提示词策略 MCP Server 原型设计文档
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||||
description: Project Caffeine 提示词策略 MCP Server 的最小可行性功能（MVP）原型设计，涵盖 5 Whys 模板调用、增强提示词合成及 Node.js 环境工作流验证
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type: Architecture Design
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file: project-caffeine-mvp-sprint1-architecture-design.md
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version: v1.0.1 (Arabica)
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||||
version: v1.0.2 (Arabica)
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||||
author: Gitconomy Research-郭晧
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date: 2026-03-1
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last-update: 2026-03-01
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||||
update-description: 增加Cherry Stuio作为 MCP Client，上一版的设计还是基于传统的“AI Web 应用后端”，而不是严格意义上的 MCP 系统框架 。
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||||
last-update: 2026-03-05
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||||
update-description: 更新Sprint1 数据流示意图和架构图的说明描述。
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||||
tags:
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||||
- Project Caffeine
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- MCP Server
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||||
@@ -21,7 +21,7 @@ license: CC BY-SA 4.0
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||||
status: Active
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---
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-->
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||||
# Project Caffeine最小可行功能原型设计 —— 提示词策略MCP Server
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# PArabica Sprint1 系统架构设计说明
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## 1. 原型设计概述
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@@ -38,19 +38,34 @@ status: Active
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### 2. 功能实现步骤说明
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#### 2.1 客户端请求与工具分发
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- 用户在 **Cherry Studio** 中输入查询意图（如：“分析LLM在医疗中的应用瓶颈”）。
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||||
- Cherry Studio 内部的大模型判断需要更深度的思考框架，主动向本 **MCP Server** 发起 `generate_5_whys` 的工具调用。
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||||
```mermaid
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||||
sequenceDiagram
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||||
participant User as 用户
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||||
participant Client as Cherry Studio (MCP Client)
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||||
participant LLM as 大语言模型
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||||
participant Server as MCP Server (Project Caffeine)
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||||
#### 2.2 生成 5 Whys 增强提示词
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||||
User->>Client: 1. 输入查询（如“分析LLM在医疗中的应用瓶颈”）
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||||
Client->>LLM: 传递查询
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||||
LLM-->>Client: 2. 决策需要深度思考框架，决定调用工具
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||||
Client->>Server: 3. tools/call (generate_5_whys, query=...)
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||||
Server->>Server: 4. promptService.js 本地生成 5 Whys 追问列表
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||||
Server-->>Client: 5. 返回 5 Whys 数组
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||||
Client->>LLM: 6. 将 5 Whys 作为上下文，发起最终推理请求
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||||
LLM-->>Client: 返回深度分析结果
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||||
Client-->>User: 7. 渲染并展示深度研究报告
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||||
```
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||||
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||||
- **MCP Server** 接收到参数后，执行本地 `promptService.js`，根据查询主题自动生成 5 个逐层递进的问题（5 Whys）。
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||||
基于 Cherry Studio 和 MCP (Model Context Protocol) 架构的工作流分为七个关键步骤：
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||||
#### 2.3 结果返回与最终推理
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||||
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||||
- **MCP Server** 将生成的 5 Whys 数组作为工具执行结果，通过标准协议返回给 Cherry Studio。
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||||
- Cherry Studio 携带这些增强提示词再次请求大模型，生成最终的深度研究洞察，并展示给用户。
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||||
1. **用户发起提问**：用户首先在前端（Cherry Studio）输入自己的问题或查询需求。
|
||||
2. **大模型决策调用工具**：Cherry Studio 作为 MCP 客户端，接收到用户提问后，其连接的大模型会对问题进行分析，并判断出需要调用系统注册的外部工具（如 5 Whys 分析法）来获取更好的提示词策略，而不是直接回答。
|
||||
3. **发起工具调用请求 tools/call**：Cherry Studio 通过标准输入输出流（`stdio`）协议，向后端的 Project Caffeine MCP Server（基于 Node.js 构建）发送一个名为 `generate_5_whys` 的工具调用指令。
|
||||
4. **本地生成 5 Whys 文本**：Project Caffeine MCP Server 接收到指令后，触发其内部的业务逻辑模块 `promptService.js`。该模块完全在本地运行，不依赖外部大模型，根据用户的初始问题自动生成 5 个逐层深入的追问（即 5 Whys 文本）。
|
||||
5. **返回工具执行结果**：MCP Server 将生成的 5 Whys 文本打包成标准的结果格式，通过协议传回给 Cherry Studio。
|
||||
6. **结合工具结果发起最终推理**：Cherry Studio 拿到这 5 个问题后，将其作为增强的上下文提示词，再次向大语言模型发起最终的深度推理请求，要求模型基于这些追问给出详尽的分析。
|
||||
7. **渲染并呈现结果**：大模型完成最终推理后，Cherry Studio 将这部分内容进行界面渲染，最终向用户呈现一份高质量的“深度洞察报告”。
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||||
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---
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||||
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||||
@@ -86,33 +101,30 @@ project-caffeine/
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*表1-1：**Project Caffeine** 项目 MVP 系统文件和文件夹功能详细说明表格*
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| **目录** | **文件名** | **功能说明** |
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| --- | --- | --- |
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||||
| **`src/`** | **`app.js`** | 实例化官方 `McpServer`，配置 `stdio` 传输层，向 Client 注册 Tools 和 Resources。 |
|
||||
| **`src/controllers/`** | **`promptsController.js`** | 接收 `tools/call` 请求，调用 `promptService` 并格式化输出返回给 Client。 |
|
||||
| **`src/controllers/`** | **`resourcesController.js`** | 处理 `resources/list` 和 `resources/read` 请求，返回资源数据。 |
|
||||
| **`src/services/`** | **`promptService.js`** | 纯本地业务逻辑：根据入参字符串生成 **5 Whys** 数组结构。 |
|
||||
| **`src/services/`** | **`resourceService.js`** | 本地文件系统交互：读取本地知识库（如 Obsidian）或指定目录文档。 |
|
||||
| **`.vscode/`** | **`launch.json`** | 极其关键：配置 Node.js 的 `--inspect` 端口，实现基于 Cherry Studio 唤起时的断点联调。 |
|
||||
| **目录** | **文件名** | **功能说明** |
|
||||
| ---------------------- | ---------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
|
||||
| **`src/`** | **`app.js`** | 实例化官方 `McpServer`，配置 `stdio` 传输层，向 Client 注册 Tools 和 Resources。 |
|
||||
| **`src/controllers/`** | **`promptsController.js`** | 接收 `tools/call` 请求，调用 `promptService` 并格式化输出返回给 Client。 |
|
||||
| **`src/controllers/`** | **`resourcesController.js`** | 处理 `resources/list` 和 `resources/read` 请求，返回资源数据。 |
|
||||
| **`src/services/`** | **`promptService.js`** | 纯本地业务逻辑：根据入参字符串生成 **5 Whys** 数组结构。 |
|
||||
| **`src/services/`** | **`resourceService.js`** | 本地文件系统交互：读取本地知识库（如 Obsidian）或指定目录文档。 |
|
||||
| **`.vscode/`** | **`launch.json`** | 极其关键：配置 Node.js 的 `--inspect` 端口，实现基于 Cherry Studio 唤起时的断点联调。 |
|
||||
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||||
### 3.2 系统模块架构说明
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||||
*图1-1：提示词策略 MCP Server 系统组件工作流架构图*
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*图 1-2：Sprint 1 组件架构与数据流*
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||||
Sprint 1 系统组件架构基于 MCP 协议构建了一个轻量级的提示词策略服务器。
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||||
基于 Cherry Studio 和 MCP (Model Context Protocol) 架构的工作流分为七个关键步骤：
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||||
核心组件包括：
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||||
- `app.js` 作为主入口，负责初始化 `McpServer` 实例并配置 `stdio` 传输层，向客户端（Cherry Studio）注册 `generate_5_whys` 工具；
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||||
- `controllers/promptsController.js` 接收并路由工具调用请求；
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||||
- `services/promptService.js` 实现本地业务逻辑，根据用户查询自动生成 5 Whys 逐层追问列表；
|
||||
- `models/schemas.js` 基于 Zod 进行参数校验。
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||||
|
||||
1. **用户发起提问**：用户首先在前端（Cherry Studio）输入自己的问题或查询需求。
|
||||
2. **大模型决策调用工具**：Cherry Studio 作为 MCP 客户端，接收到用户提问后，其连接的大模型会对问题进行分析，并判断出需要调用系统注册的外部工具（如 5 Whys 分析法）来获取更好的提示词策略，而不是直接回答。
|
||||
3. **发起工具调用请求 tools/call**：Cherry Studio 通过标准输入输出流（`stdio`）协议，向后端的 Project Caffeine MCP Server（基于 Node.js 构建）发送一个名为 `generate_5_whys` 的工具调用指令。
|
||||
4. **本地生成 5 Whys 文本**：Project Caffeine MCP Server 接收到指令后，触发其内部的业务逻辑模块 `promptService.js`。该模块完全在本地运行，不依赖外部大模型，根据用户的初始问题自动生成 5 个逐层深入的追问（即 5 Whys 文本）。
|
||||
5. **返回工具执行结果**：MCP Server 将生成的 5 Whys 文本打包成标准的结果格式，通过协议传回给 Cherry Studio。
|
||||
6. **结合工具结果发起最终推理**：Cherry Studio 拿到这 5 个问题后，将其作为增强的上下文提示词，再次向大语言模型发起最终的深度推理请求，要求模型基于这些追问给出详尽的分析。
|
||||
7. **渲染并呈现结果**：大模型完成最终推理后，Cherry Studio 将这部分内容进行界面渲染，最终向用户呈现一份高质量的“深度洞察报告”。
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||||
|
||||
简单来说，这是一个“用户提问 -> 客户端大模型决定求助 -> 本地服务端生成分析框架 -> 客户端大模型根据框架给出深度回答”的完整闭环。
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||||
整个服务不依赖外部大模型，完全在本地运行，通过标准输入输出与客户端通信，形成“用户提问 → 客户端大模型决策 → 服务端生成框架 → 客户端大模型深度推理”的闭环工作流。该架构为后续扩展更多思维框架和资源访问奠定了坚实基础。
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
@@ -18,7 +18,7 @@ license: "CC BY-SA 4.0"
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||||
status: "Active"
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||||
---
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||||
-->
|
||||
# Project Caffeine Sprint1版本开发指南
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||||
# Arabica Sprint1 版本开发指南说明
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||||
## 1. 环境前置要求
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@@ -0,0 +1,285 @@
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<!--
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||||
title: Arabica Sprint12系统架构设计说明
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||||
description: Project Caffeine 提示词策略 MCP Server Sprint 2 架构设计，聚焦于 MCP Prompts 原语接入、多维思维框架组装及底层角色矩阵设计。
|
||||
version: v1.0.0 (Arabica) - Sprint 2
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||||
author: Gitconomy Research-郭晧
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||||
date: 2026-03-05
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||||
type: Architecture Design
|
||||
file: project-caffeine-mvp-sprint2-architecture-design.md
|
||||
tags:
|
||||
- Project Caffeine
|
||||
- MCP Server
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||||
- Sprint 2
|
||||
- Prompt Strategy
|
||||
- Prompts
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||||
- Node.js
|
||||
license: CC BY-SA 4.0
|
||||
status: Active
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||||
---
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||||
-->
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||||
# Arabica Sprint2 系统架构设计说明
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## 1. Sprint2 设计概述
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||||
**Sprint 1** 实现了基于 **5 Whys** 的单一思维框架工具调用，验证了 MCP 协议下本地策略服务与大模型协同的可行性。
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||||
**Sprint 2** 的核心目标是将提示词策略 Server（S2）从“单点工具”升级为“多维思维框架引擎”，通过引入 MCP 的 **Prompts 原语**，将多种经典思维框架（5W3H、SCQA、SWOT、PESTLE 等）作为可复用的模板暴露给大模型，并开发意图拆解工具，使系统能够自动将用户模糊的自然语言查询拆解为专业检索词，从而大幅提升研究的广度与深度。
|
||||
|
||||
**关键功能**：
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||||
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||||
- **Prompts 原语接入**：实现 `prompts/list` 和 `prompts/get` 接口，向客户端（Cherry Studio）注册多个静态思维框架模板。
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||||
- **多维思维框架库**：内置 5W3H、SCQA、SWOT、PESTLE 等框架，每个框架包含结构化提示词模板。
|
||||
- **意图拆解工具**：开发 `generate_search_queries` 工具，将用户原始查询拆解为 3~5 个专业检索词，用于后续文献检索（Sprint 3）。
|
||||
- **角色矩阵与输出规范**：设计多智能体角色矩阵雏形，并在提示词中通过 Few-Shot 示例约束输出格式（如强制 Markdown 结构）。
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---
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||||
## 2. 功能实现步骤说明
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典型用户查询流程（参见图 2-1）：
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```mermaid
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||||
sequenceDiagram
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||||
participant User as 用户
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||||
participant Client as Cherry Studio (MCP Client)
|
||||
participant LLM as 大模型
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||||
participant S2 as 提示词策略 Server (S2)
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||||
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||||
User->>Client: 输入查询Q
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||||
Client->>LLM: 传递查询Q
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||||
LLM->>Client: 决策需要思维框架
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||||
Client->>S2: prompts/get (框架=SCQA)
|
||||
S2-->>Client: 返回SCQA模板
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||||
Client->>LLM: 组合模板+Q，请求推理
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||||
LLM->>Client: 需要检索词，调用工具
|
||||
Client->>S2: tools/call (generate_search_queries, query=Q)
|
||||
S2->>S2: 意图拆解逻辑
|
||||
S2-->>Client: 返回检索词列表
|
||||
Client->>LLM: 提供检索词，继续推理
|
||||
LLM-->>Client: 生成深度报告
|
||||
Client-->>User: 展示结果
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||||
```
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||||
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||||
1. **用户输入自然语言查询**（如“分析新能源汽车行业竞争格局”）。
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||||
2. **Cherry Studio 内大模型决策**：判断需要调用多维思维框架辅助分析。
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||||
3. **客户端发起 `prompts/get` 请求**：选择合适的思维框架（例如 SCQA），获取模板内容。
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||||
4. **客户端组合提示词**：将模板与用户查询结合，形成增强提示词。
|
||||
5. **大模型初步推理**：可能识别出需要更专业的检索词，于是调用 `generate_search_queries` 工具。
|
||||
6. **服务端执行意图拆解**：`intentService` 根据查询生成检索词列表。
|
||||
7. **工具结果返回**：客户端获得检索词，可结合文献查询 Server（Sprint 3）进行下一步检索。
|
||||
8. **最终推理与输出**：大模型利用框架模板和检索结果生成结构化深度报告。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 3. 系统组件架构设计
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||||
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||||
### 3.1 项目结构更新（基于 Sprint 1）
|
||||
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||||
```markdown
|
||||
project-caffeine/
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||||
│
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||||
├── src/
|
||||
│ ├── controllers/
|
||||
│ │ ├── promptsController.js # 处理 prompts/list 和 prompts/get
|
||||
│ │ ├── toolsController.js # 处理工具调用（含原有5Whys+新增意图拆解）
|
||||
│ │ └── resourcesController.js # （保留，Sprint3扩展）
|
||||
│ ├── services/
|
||||
│ │ ├── promptService.js # 升级：管理多框架模板库，根据框架名返回结构化提示词
|
||||
│ │ ├── intentService.js # 新增：意图拆解逻辑，生成检索词
|
||||
│ │ └── resourceService.js # （保留）
|
||||
│ ├── models/
|
||||
│ │ ├── schemas.js # Zod校验（新增prompts参数校验）
|
||||
│ │ └── frameworks/ # 思维框架定义目录
|
||||
│ │ ├── 5w3h.json
|
||||
│ │ ├── scqa.json
|
||||
│ │ ├── swot.json
|
||||
│ │ └── pestle.json
|
||||
│ └── app.js # 主入口：注册 Prompts 和 Tools
|
||||
│
|
||||
├── .vscode/launch.json # 调试配置（不变）
|
||||
├── config/config.js # 配置（可扩展框架路径）
|
||||
└── package.json # 依赖（不变）
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
*表 2-1：Sprint 2 新增/修改文件说明*
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||||
|文件/目录|类型|功能说明|
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|---|---|---|
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||||
|`src/controllers/promptsController.js`|新增|处理 `prompts/list` 和 `prompts/get` 请求，调用 `promptService` 获取模板|
|
||||
|`src/services/intentService.js`|新增|实现 `generate_search_queries` 工具的核心逻辑：基于规则或小模型将自然语言拆解为检索词|
|
||||
|`src/models/frameworks/`|新增|存放各思维框架的 JSON 定义，包含名称、描述、模板内容、参数占位符等|
|
||||
|`src/services/promptService.js`|修改|从静态文件加载框架库，提供 `listFrameworks()` 和 `getFramework(name, params)` 方法|
|
||||
|`src/controllers/toolsController.js`|修改|增加对 `generate_search_queries` 的路由分发|
|
||||
|`src/models/schemas.js`|修改|增加 `generate_search_queries` 的输入参数校验（如 `query` 字符串）|
|
||||
|
||||
### 3.2 系统模块架构图
|
||||
|
||||
*图 2-2：Sprint 2 组件架构与数据流*
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Sprint 2 系统组件架构在 Sprint 1 的基础上，将提示词策略 Server（S2）从单一工具升级为多维思维框架引擎。核心组件包括：
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||||
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||||
- 控制器层：新增 promptsController.js 专门处理 MCP Prompts 原语（prompts/list 和 prompts/get），toolsController.js 扩展支持 generate_search_queries 工具调用。
|
||||
|
||||
- 服务层：promptService.js 升级为多框架管理器，从 models/frameworks/ 目录加载 JSON 定义的思维模板（5W3H、SCQA、SWOT、PESTLE 等）；新增 intentService.js 实现意图拆解逻辑，将自然语言查询转化为专业检索词。
|
||||
|
||||
- 模型层：schemas.js 增加 Prompts 参数和意图拆解工具的 Zod 校验；frameworks/ 目录以 JSON 形式存放各框架的元数据、模板内容和角色定义。
|
||||
|
||||
- 主入口：app.js 同时注册 Prompts 和 Tools 能力，通过 stdio 与客户端通信。
|
||||
|
||||
该架构的核心数据链路分为四步：客户端通过 prompts/get 获取匹配的思维框架模板；服务端返回结构化提示词；大模型在推理中可调用 generate_search_queries 获取检索词；最终通过模板内嵌的系统消息（含角色矩阵和 Few-Shot 示例）约束输出格式，生成符合规范的深度报告。这一设计为后续文献检索（Sprint 3）和递归深度研究奠定了坚实的“大脑”基础。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. MCP 标准通信接口设计
|
||||
|
||||
### 4.1 Prompts 原语
|
||||
|
||||
**`prompts/list` 响应示例**
|
||||
向客户端声明可用的思维框架列表：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"prompts": [
|
||||
{
|
||||
"name": "5w3h",
|
||||
"description": "5W3H 分析法：从 What、Why、Who、When、Where、How、How much、How feel 八个维度拆解问题",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "topic",
|
||||
"description": "需要分析的主题",
|
||||
"required": true
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "scqa",
|
||||
"description": "SCQA 架构：Situation、Complication、Question、Answer，适用于问题分析与方案构建",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "situation",
|
||||
"description": "背景描述",
|
||||
"required": true
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "swot",
|
||||
"description": "SWOT 分析：Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "entity",
|
||||
"description": "分析对象（企业、项目等）",
|
||||
"required": true
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "pestle",
|
||||
"description": "PESTLE 宏观环境分析：Political、Economic、Social、Technological、Legal、Environmental",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "domain",
|
||||
"description": "行业或领域",
|
||||
"required": true
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
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```
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**`prompts/get` 请求与响应示例**
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客户端请求 `scqa` 框架，并提供参数：
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```json
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// 请求
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{
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||||
"name": "scqa",
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||||
"arguments": {
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||||
"situation": "新能源汽车行业竞争日益激烈"
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||||
}
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||||
}
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||||
// 响应
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||||
{
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||||
"description": "SCQA 分析框架",
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||||
"messages": [
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||||
{
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||||
"role": "user",
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||||
"content": {
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||||
"type": "text",
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||||
"text": "请使用 SCQA 架构分析以下情境：\n情境 (Situation)：新能源汽车行业竞争日益激烈。\n\n请依次构建：\n1. 复杂化 (Complication)：指出情境中存在的矛盾或挑战。\n2. 问题 (Question)：基于复杂化提炼出核心问题。\n3. 答案 (Answer)：提出解决问题的初步方案或分析路径。\n\n输出格式要求：使用 Markdown 标题分节，每个部分至少 200 字。"
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}
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}
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]
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}
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```
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### 4.2 新增 Tool：`generate_search_queries`
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**工具声明 (`tools/list` 追加)**
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```json
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{
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||||
"name": "generate_search_queries",
|
||||
"description": "将用户的自然语言查询拆解为 3-5 个专业的学术检索词，用于后续文献检索",
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||||
"inputSchema": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"query": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "用户的原始查询语句，例如：新能源汽车电池回收技术难点"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"required": ["query"]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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**工具调用响应 (`tools/call`)**
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||||
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||||
```json
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||||
// 请求参数
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||||
{
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||||
"query": "新能源汽车电池回收技术难点"
|
||||
}
|
||||
// 响应
|
||||
{
|
||||
"content": [
|
||||
{
|
||||
"type": "text",
|
||||
"text": "[\"动力电池梯次利用技术\", \"废旧锂离子电池回收工艺\", \"电池拆解自动化\", \"有价金属提取效率\", \"环保法规与回收成本\"]"
|
||||
}
|
||||
]
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}
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```
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### 4.3 角色矩阵与输出规范（内置于 Prompt 模板）
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在每个思维框架的模板中，通过系统消息（System Prompt）注入角色定义和输出格式要求。例如在 SWOT 模板中：
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```json
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{
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||||
"role": "system",
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||||
"content": {
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"type": "text",
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||||
"text": "你是一位资深的战略分析顾问，擅长使用 SWOT 框架进行竞争态势分析。请严格按照以下结构输出 Markdown 报告：\n# SWOT 分析报告：{entity}\n## 1. 优势 (Strengths)\n- 内部积极因素...\n## 2. 劣势 (Weaknesses)\n- 内部消极因素...\n## 3. 机会 (Opportunities)\n- 外部积极因素...\n## 4. 威胁 (Threats)\n- 外部消极因素...\n\n每个要点必须附上简要论证，报告总字数不低于 800 字。"
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}
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}
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```
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## 5. 总结
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Sprint 2 通过接入 MCP `Prompts` 原语，扩展了系统的多维思维框架，为大模型提供了结构化的推理模板。通过拆解用户意图，系统能够更高效地生成标准化的响应内容，推动开源协作流程的自动化与优化。随着 Sprint 2 的完成，系统将在后续迭代中逐步完善与扩展，推动开源项目管理和协作效率的提升。
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## 许可声明
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本文档采用 **知识共享署名--相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY--SA 4.0)** 进行许可，© 2025-2026 Gitconomy Research.
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
117
projects/arabica/src/sprint1/README.md
Normal file
117
projects/arabica/src/sprint1/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,117 @@
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<!--
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||||
title: "Project Caffeine - Arabica Sprint1 QuickStart"
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description: "Project Caffeine Arabica Sprint1 的快速启动指南，涵盖基于 MCP stdio 架构的零网络开销部署、Obsidian 本地知识库接入、5 Whys 策略引擎配置及 Cherry Studio 客户端联调全流程。"
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version: "1.0.0"
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||||
author: "Gitconomy Research郭晧"
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date: "2026-03-01"
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type: "README / QuickStart"
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tags:
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- Project Caffeine
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- MCP
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- stdio
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- Obsidian
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- QuickStart
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- Cherry Studio
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license: "CC BY-SA 4.0"
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# Project Caffeine - Arabica Sprint1 QuickStart
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## 1. Sprint1 `0.1.0` 版本核心特性
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- **零网络开销通信**：作为本地集成版本，本系统采用 `stdio` 传输协议，利用同一台机器上本地进程间的 stdin 和 stdout 管道进行直接通信，实现零网络传输开销。
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- **本地知识图谱接入**：无缝对接 Obsidia个人知识管理软件，让大模型能够直接读取你的本地知识库。
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- **内置 5 Whys 策略引擎**：引入经典的“5 Whys”思维框架挂载，强制约束大模型的思考路径，辅助其将模糊想法拆解为高精度的追问。
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- **沙箱隔离级安全防御**：默认将 AI 生成的指令视为不可信负载，通过底层机制阻断越权访问和路径遍历漏洞，确保本地文件系统的绝对安全。
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## 2. 克隆仓库与获取分支代码
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**📌 重要说明**：Sprint 的迭代代码不会直接合并到`master` 分支。为了获取 Sprint1 的完整代码，你需要在克隆时指定对应的特性分支 (`feature/arabica-sprint-1`)：
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```bash
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# 直接克隆指定的 feature 分支
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git clone -b feature-arabica-sprint-1 https://gitlink.org.cn/Gitconomy/Project-Caffeine.git
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# 进入 Sprint1 的独立工作目录
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cd Project-Caffeine/projects/arabica/sprint1
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# 安装 Node.js 项目依赖
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npm install
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```
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## 3. 环境与路径配置
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为了让系统准确挂载你的知识库，请打开 `src/services/resourceService.ts`，将 `OBSIDIAN_VAULT_PATH` 变量修改为你本机实际的 Markdown 文件夹绝对路径。
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## 4. 编译与工作流说明
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项目采用 TypeScript 开发，底层依靠 Node.js 运行，因此必须先将 `.ts` 源码编译为 `.js` 文件。Sprint1的项目目录已经包含编译过的 `.js` 文件（/dist目录)，可以直接快速测试运行。
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**⚠️ 极其重要的运行说明 (必读)：**
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基于 MCP 的 `stdio` 架构特性，本程序**不需要**你手动启动独立的后台服务。请根据你的使用场景选择工作流：
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- **🟢 日常使用 (生产模式)**
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你**不需要**在终端里输入 `npm run start`。只要确保 `dist/app.js` 文件存在，当你在 Cherry Studio 或 Claude Desktop 等客户端中配置好绝对路径并打开开关时，客户端会在系统后台自动唤起并接管这个 Node 进程。
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- **🛠️ 开发与调试 (实时监听模式)**
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如果你正在修改源码，并希望配合 VS Code 进行断点联调，请在终端中保持运行以下命令：
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_(此命令会在后台实时监控代码改动。当你按 `Ctrl+S` 保存代码后，只需在 Cherry Studio 中将 Server 开关关闭再打开，即可瞬间应用最新的代码逻辑！)_
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## 5. Sprint1 暴露的工具 (Tools)
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本服务端向支持 MCP 的 LLM 暴露了以下 3 个核心工具，赋予其检索本地数据与优化提示词的主动权：
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- **`list_local_notes`**: 扫描本地知识库目录，返回所有 `.md` 格式的文献与笔记列表，帮助大模型确立探索边界。
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- **`read_local_note`**: 深度读取指定 Markdown 文件的原文，将本地知识库的物理边界转化为大模型内存中的上下文。
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- **`generate_5_whys`**: 针对用户宽泛的研究主题，强制模型连续追问五次“为什么”，层层递进剥离问题的表象，寻找最底层的学术痛点。
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## 6. Sprint1 暴露的资源 (Resources)
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资源（Resources）作为被动的静态上下文信息数据源，供客户端 UI 直接发现与提取：
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- **`obsidian-index`** (`obsidian://vault/index`): 向客户端暴露本地知识库的完整目录索引数据。
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## 7. 客户端接入联调 (以 Cherry Studio 为例)
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Sprint1 采用纯本地 `stdio` 架构，推荐使用 VS Code 配合客户端进行源码级联调：
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1. 打开 Cherry Studio，进入 **设置 -> MCP**。
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2. 添加一个新的 Server 配置：
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- **名称**: `ProjectCaffeine-Sprint1`
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- **Command**: `node`
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- **Args**: `["--inspect=9229", "/你的实际克隆路径/Project-Caffeine/projects/arabica/sprint1/dist/app.js"]` _(⚠️ 必须为编译后的 js 文件绝对路径，且 `--inspect` 需放在首位以开启调试)_
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3. 保存后确认状态灯变为绿色。
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4. 返回 VS Code，在侧边栏“运行和调试”中执行附加 (Attach)，即可对大模型发起的每一次工具调用进行完美断点拦截。
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## 8. Sprint1 文档
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- Sprint1 [设计文档](./docs/arabica-sprint1-architecture-specification.md)
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- Sprint1 [开发文档](./docs/arabica-sprint1-development-specification.md)
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## 许可声明
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本文档采用 **知识共享署名--相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY--SA 4.0)** 进行许可，© 2025-2026 Gitconomy Research.
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