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# 根工具矩阵 MCP 服务器
一款使用 FastMCP 构建的模型上下文协议（MCP）服务器，为您的 AI 模型提供有关根工具技术、根工具和启动工具家族的技术数据，来源于 [根工具技术矩阵](https://aibaranov.github.io/rootkit-matrix/)。由两个文件组成：`server.py` 和 `matrix_data.json`。后者以 `server.py` 中的方法可以理解的格式存储矩阵中的数据。
它与 Open WebUI 和 Claude Windows 应用程序兼容。由于我无法访问 Claude，我在本地部署的 Ollama + Qwen3:8b 模型上进行了测试。但也添加了与 Claude 的兼容性。我不使用 Linux，因此所有测试都在 Windows 上进行。
## 安装
1. **克隆仓库**
```cmd
git clone https://github.com/ArtemBaranov/rkmatrix-mcp-server.git
```
2. **安装 FastMCP**：
```cmd
pip install fastmcp
```
## Ollama 和 Open WebUI 的配置
服务器本身不需要配置。您只需像运行 `python server.py` 一样运行它。如果您正在运行本地模型设置（Ollama + Open WebUI），请按照以下步骤将 Open WebUI 连接到您的 MCP 服务器（Ollama 应用程序本身无法直接连接到 MCP 服务器）。
1. 安装 Ollama 应用程序并选择（下载）`qwen3:8b` 模型。
2. 现在，我们需要安装 Open WebUI 框架并将其连接到 Ollama 服务。但是，由于 Open WebUI 仅与 Python 3.11 兼容，我们需要安装 [Docker Desktop for Windows](https://www.docker.com/products/docker-desktop/) 以创建其虚拟环境。安装完成后，运行以下命令创建环境。
```
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
3. 运行容器或确保它正在运行。
4. 运行服务器：
```cmd
python server.py --http
```
5. 现在，我们可以设置服务器。前往 `http://localhost:3000/`。导航到：您的个人资料图标 -> 管理面板 -> 设置 -> 集成 -> 外部工具服务器 -> 添加连接。
* 类型：MCP（可流式 HTTP）
* 名称：rkmatrix
* ID：rkmatrix
* URL：`http://host.docker.internal:8000/mcp`
* 认证：无
为了确保模型正确使用 MCP 工具，请将模型的“函数调用”设置更改为旧版。管理面板 -> 设置 -> 模型 -> 更改 -> 高级参数。
现在，您应该在提示文本框附近看到工具箱图标，确认我们的工具已准备就绪。
## Claude Windows 应用程序的配置
要将此服务器与 Claude Desktop 应用程序一起使用，请在您的 `claude_desktop_config.json` 文件中添加以下配置：
* **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
* **Windows:** `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
```json
{
"mcpServers": {
"rkmatrix-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/absolute/path/to/your/rkmatrix-mcp-server/server.py"
]
}
}
}
```
*注意：请将 `/absolute/path/to/your/` 替换为计算机上的实际完整目录路径。*
使用 Claude Desktop 时，应用程序会在后台自动启动服务器。您无需在命令提示符中手动运行 `python server.py`。
