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trigger: manual
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# Questions MCP Server - 开发进度报告

## 📊 当前状态

**开发阶段**: 阶段3 - Embedding API集成 ✅ **已完成**

**总体进度**: 约 30% (阶段1、2和3已完成)

**最后更新**: 2025-11-03

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## ✅ 已完成功能

### 阶段1: 环境准备与基础框架搭建 (已完成)

- ✅ Python项目和虚拟环境
- ✅ 核心依赖安装 (fastmcp, chromadb, pydantic等)
- ✅ 项目目录结构
- ✅ 配置管理模块 (`src/core/config.py`)
  - 支持YAML配置文件和环境变量
  - 完善的配置验证机制
  - 自动创建必要目录
- ✅ 日志管理模块 (`src/core/logger.py`)
  - 多输出目标(文件、控制台)
  - 日志轮转和归档
  - request_id追踪
  - 敏感信息脱敏
- ✅ 工具函数模块 (`src/utils/helpers.py`)
  - UUID生成、时间处理
  - 数据验证、字符串处理
  - 列表和字典操作
- ✅ 主程序入口 (`src/main.py`)
  - FastMCP Server初始化
  - 3个基础MCP Tools (health_check, get_server_info, test_configuration)
- ✅ 完整配置文件 (`config/config.yaml`)
- ✅ 依赖清单 (`requirements.txt`)

### 阶段2: 数据库设计与初始化 (已完成) ✨

- ✅ 环境变量示例文件 (`.env.example`)
- ✅ 数据模型定义 (`src/database/models.py`)
  - QuestionModel: 题目完整数据模型
  - TagModel: 标签数据模型
  - QuestionCreateDTO: 创建题目DTO
  - QuestionUpdateDTO: 更新题目DTO
  - QuestionSearchFilter: 检索过滤条件
  - 使用Pydantic进行数据验证
- ✅ SQLite数据库
  - 完整的schema定义 (`src/database/schema.sql`)
  - questions表、tags表、question_tags关联表
  - 索引优化和触发器
  - 统计视图和数据完整性检查
  - SQLite DAO (`src/database/sqlite_dao.py`)
    - 连接管理和事务支持
    - CRUD操作完整实现
    - 标签管理功能
    - 统计查询功能
- ✅ ChromaDB向量数据库
  - Collection初始化
  - ChromaDB DAO (`src/database/chroma_dao.py`)
    - 向量存储和检索
    - 批量操作支持
    - 元数据过滤
    - 相似度检索
- ✅ 数据库管理器 (`src/database/database_manager.py`)
  - 协调两个数据库操作
  - 两阶段提交实现
  - 数据一致性保证
  - 失败回滚机制
  - 统计数据获取
- ✅ 模块导出 (`src/database/__init__.py`)
- ✅ 单元测试 (`tests/test_database.py`)

### 阶段3: Embedding API集成 (已完成) ✨

- ✅ LRU缓存实现 (`src/utils/cache.py`)
  - 线程安全的LRU缓存
  - TTL支持
  - 缓存统计
  - EmbeddingCache专用缓存
  - QueryCache查询缓存
- ✅ Embedding服务 (`src/services/embedding_service.py`)
  - 多API提供商支持(OpenAI/通义千问/智谱AI)
  - 单文本和批量向量化
  - 自动重试机制(指数退避)
  - 熔断器实现
  - LRU缓存集成
  - API提供商自动检测
- ✅ 熔断器实现
  - 失败计数和阈值检测
  - CLOSED/OPEN/HALF_OPEN状态管理
  - 自动恢复机制
- ✅ 单元测试 (`tests/test_embedding_service.py`)
  - LRU缓存测试
  - Embedding缓存测试
  - 熔断器测试
  - Embedding服务测试
  - 16个测试全部通过
- ✅ 服务模块导出更新

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## 📋 下一步计划

### 阶段4: 题目管理服务 (未开始)

**预估时间**: 2天

**关键任务**:
- [ ] 实现题目管理服务 (`src/services/management_service.py`)
- [ ] 题目CRUD操作
- [ ] 批量操作支持
- [ ] 与数据库管理器集成
- [ ] 与Embedding服务集成
- [ ] 编写单元测试

### 后续阶段
- **阶段5**: 题目检索服务 (1.5天)
- **阶段6**: 批量导入功能 (1.5天)
- **阶段7**: 统计分析服务 (1.5天)
- **阶段8**: 集成测试与优化 (1.5天)

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## 🏗️ 项目结构

```
questions_mcp_server/
├── config/
│   └── config.yaml              # ✅ 完整配置文件
├── src/
│   ├── core/
│   │   ├── config.py            # ✅ 配置管理
│   │   └── logger.py            # ✅ 日志管理
│   ├── database/
│   │   ├── models.py            # ✅ 数据模型
│   │   ├── schema.sql           # ✅ SQL初始化脚本
│   │   ├── sqlite_dao.py        # ✅ SQLite DAO
│   │   ├── chroma_dao.py        # ✅ ChromaDB DAO
│   │   ├── database_manager.py  # ✅ 数据库管理器
│   │   └── __init__.py          # ✅ 模块导出
│   ├── services/                
│   │   ├── embedding_service.py # ✅ Embedding服务
│   │   └── __init__.py          # ✅ 服务模块导出
│   ├── utils/
│   │   ├── helpers.py           # ✅ 工具函数
│   │   ├── cache.py             # ✅ LRU缓存
│   │   └── __init__.py
│   └── main.py                  # ✅ 主程序入口
├── tests/
│   ├── test_database.py         # ✅ 数据库测试
│   ├── test_embedding_service.py # ✅ Embedding服务测试
│   └── __init__.py
├── .env.example                 # ✅ 环境变量示例
└── requirements.txt             # ✅ 依赖清单
```

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## 🧪 如何运行测试

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境变量

```bash
# 复制示例文件
cp .env.example .env

# 编辑.env文件，填入实际的API密钥
# 必需: EMBEDDING_API_KEY
```

### 3. 运行数据库测试

```bash
# 运行所有测试
python -m pytest tests/

# 运行数据库测试
python -m pytest tests/test_database.py -v

# 运行单个测试类
python -m pytest tests/test_database.py::TestSQLiteDAO -v
```

### 4. 运行MCP Server

```bash
python src/main.py
```

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## 📦 核心依赖

| 依赖 | 版本 | 状态 | 用途 |
|------|------|------|------|
| fastmcp | >=0.2.0 | ✅ 已集成 | MCP Server框架 |
| chromadb | >=0.4.0 | ✅ 已集成 | 向量数据库 |
| pydantic | >=2.5.0 | ✅ 已使用 | 数据验证 |
| python-dotenv | >=1.0.0 | ✅ 已使用 | 环境变量 |
| PyYAML | >=6.0.1 | ✅ 已使用 | 配置解析 |
| requests | >=2.31.0 | ✅ 已安装 | HTTP客户端(待用) |

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## 🎯 阶段2完成的亮点

### 1. 完善的数据模型设计

- 使用Pydantic进行严格的数据验证
- 支持多种题型(单选、多选、判断、填空、简答)
- 完整的元数据字段(分类、难度、标签等)
- DTO模式分离创建和更新逻辑

### 2. 双数据库架构

- **SQLite**: 存储完整元数据，支持复杂查询和统计
- **ChromaDB**: 存储向量数据，支持语义相似度检索
- **DatabaseManager**: 协调两个数据库，确保数据一致性

### 3. 数据一致性保证

- 两阶段提交策略
- 失败自动回滚
- 数据一致性检查功能
- 同步修复机制

### 4. 高质量代码

- 完整的类型注解
- 详细的文档字符串
- 异常处理完善
- 单元测试覆盖

### 5. 性能优化

- SQLite WAL模式提高并发
- 数据库索引优化
- 批量操作支持
- 触发器自动维护数据

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## 🎯 阶段3完成的亮点

### 1. 灵活的缓存机制

- 通用LRU缓存实现，线程安全
- TTL(生存时间)支持
- 完善的缓存统计功能
- 专用Embedding缓存和查询缓存
- 自动到期清理

### 2. 强大的Embedding服务

- 支持多种API提供商(OpenAI/通义千问/智谱AI)
- 自动检测API提供商
- 单文本和批量向量化
- 智能缓存管理，减少API调用

### 3. 完善的容错机制

- 指数退避重试机制
- 熔断器防雪崩保护
- CLOSED/OPEN/HALF_OPEN三状态管理
- 自动恢复机制

### 4. 全面的测试覆盖

- LRU缓存功能测试
- Embedding缓存测试
- 熔断器状态转换测试
- API调用和重试测试
- 16个测试全部通过

### 5. 优雅的设计

- 单一职责原则
- 清晰的接口设计
- 完整的类型注解
- 详细的文档字符串

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## 🔧 技术特性

### SQLite数据库

- **表结构**: questions, tags, question_tags
- **视图**: 题目完整信息、统计视图、数据完整性检查
- **触发器**: 自动更新标签使用次数、清理孤立标签
- **索引**: 分类、难度、状态、时间等多维度索引

### ChromaDB向量库

- **距离度量**: 余弦相似度
- **索引类型**: HNSW (层次导航小世界图)
- **元数据支持**: 分类、难度、题型、状态等
- **批量操作**: 支持批量添加、更新、删除

### 数据库管理器

- **统一接口**: 对外提供一致的数据操作接口
- **事务管理**: 确保两个数据库的数据一致性
- **补偿机制**: 失败时自动回滚或补偿
- **一致性检查**: 定期检查并报告数据一致性

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## 📝 设计文档

详细的设计文档请参考: `H:\project\questions_mcp_server\.qoder\quests\mcps-server-design.md`

包含内容:
- 完整的系统架构设计
- 数据库设计详情
- MCP Tools接口定义
- 核心流程设计
- 技术方案说明
- 实施计划
- 风险与应对

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## 🚀 贡献指南

1. 遵循PEP 8编码规范
2. 使用类型注解
3. 编写文档字符串
4. 添加单元测试
5. 更新本文档

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## 📞 联系方式

如有问题或建议，请查看设计文档或代码注释。

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**祝开发顺利！** 🎉
