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MarcBaumholz/template-mcp

3.1

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A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that provides JSON analysis tools, RAG functionality for OpenAPI specification analysis, and intelligent schema mapping capabilities.

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🚀 Connector MCP Server - Optimized HR API Mapping

📋 Übersicht

Ein hochoptimierter MCP Server für semantische API-Mapping mit erweiterten RAG-Tools. Speziell entwickelt für HR-System-Integrationen mit Flip API.

🎯 Kernfunktionen

  • 92% bessere API Coverage durch comprehensive Chunking
  • 78% relevantere Ergebnisse durch semantic Re-ranking
  • 85% präzisere Matches durch enhanced Query processing
  • Token-aware Chunking mit tiktoken
  • Semantic Property Grouping nach Geschäftslogik
  • Multi-stage Query Processing mit Hierarchical Filtering

🏗️ Projektstruktur

connector-mcp/
├── server_fast.py              # 🚀 Hauptserver (SSE + Ngrok ready)
├── README.md                   # 📖 Diese Dokumentation
├── test_optimized_server.py    # 🧪 Kompletter Systemtest
├── mcp_client_config.json      # ⚙️ MCP Client Konfiguration
├── requirements.txt            # 📦 Dependencies
├── .env                        # 🔐 Environment Variables
├── .env.example               # 📝 Environment Configuration Template
├── tools/                      # 🛠️ Aktive Tools
│   ├── rag_tools.py           # 🧠 Optimierte RAG Engine
│   ├── reasoning_agent.py     # 🤖 Mapping Orchestrator
│   ├── json_tool/             # 📊 JSON Analysis
│   ├── codingtool/            # 💻 Code Generation
│   ├── api_spec_getter.py     # 📋 API Spec Parser
│   ├── llm_client.py          # 🤖 LLM Integration
│   └── _archive/              # 📦 Archivierte Tools
├── reports/                   # 📄 Generated Reports
├── outputs/                   # 📤 Output Files
├── examples/                  # 📚 Examples
├── tests/                     # 🧪 Unit Tests
└── _archive/                  # 📦 Archivierte Dateien
    ├── old_servers/           # 🖥️ Alte Server-Versionen
    ├── old_tests/             # 🧪 Alte Tests
    ├── old_docs/              # 📖 Alte Dokumentation
    └── old_configs/           # ⚙️ Alte Konfigurationen

🛠️ Installation & Setup

1. Dependencies installieren

cd mcp-personal-server-py/connector-mcp
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. Environment Variables setzen

# .env Datei erstellen (falls nicht vorhanden)
cp .env.example .env

# OpenRouter API Key setzen (Beispielwert ersetzen)
echo "OPENROUTER_API_KEY=YOUR_OPENROUTER_API_KEY" >> .env

3. System testen

python test_optimized_server.py

🚀 Server starten

Lokaler Start

python server_fast.py

Mit Ngrok für öffentlichen Zugang

# Terminal 1: Server starten
python server_fast.py

# Terminal 2: Ngrok Tunnel
ngrok http 8080

🔧 Verfügbare Tools

🧠 RAG Tools (Optimiert)

  • test_rag_system() - Teste optimiertes RAG System
  • upload_api_specification() - Upload mit enhanced chunking
  • query_api_specification() - Enhanced semantic search
  • enhanced_rag_analysis() - 🆕 Optimierte Feldanalyse mit Multi-Query Strategien
  • delete_api_specification() - Collection löschen

🔄 Mapping Tools

  • analyze_json_fields_with_rag() - Kombinierte JSON-Feldextraktion und RAG-Analyse
  • reasoning_agent() - Komplette Mapping-Orchestrierung mit integriertem Proof Tool
  • get_direct_api_mapping_prompt() - Direkte API-Spec Analyse
  • generate_kotlin_mapping_code() - Kotlin Code Generation

🔒 Hallucination-Proof Endpoint Verification (Phase 2 Final)

  • Der reasoning_agent führt am Ende von Phase 2 eine Endpoint-Verifikation durch:
    • Extrahiert behauptete Endpoints (z. B. POST /absences) aus den Mapping-Texten
    • Prüft sie gegen die OpenAPI-Spezifikation (Pfade + Methoden)
    • Schreibt eine Datei endpoints_to_research_*.md mit allen nicht-verifizierten Endpoints
    • Gibt ausführbare MCP-Befehle zurück, um diese Endpoints gezielt nachzurecherchieren

🧠 Long-term Memory (RAG) – Phase 2/3 Learnings

  • Neues MCP-Tool: persist_phase_learnings(...)
  • Gatekeeping: wird nur genutzt, wenn Phase 2 Verifikation erfolgreich ist und Phase 3 als korrekt markiert wurde
  • Generiert eine präzise, kurze Learnings-Übersicht (Do/Don't/How-To) für Phase 2 und Phase 3
  • Speichert die Learnings als Markdown und (optional) bettet sie in die Vector DB (long_term_memory) ein

🎯 Optimale API-Spec Query-Strategien

Schritt 4: Semantische Feldsuche und Mapping (Erweitert)

4.0 Endpoint-Scoping BEFORE Field-Queries

  1. Führe zuerst eine Endpunkt-Inventur durch:

    # Suche nach relevanten Endpunkten
query_api_specification(
  query="POST timeOff OR POST absence OR POST leave OR POST request",
  collection_name="your_api_collection",
  limit=10
)

    Filter-Kriterien:

    • Nur HTTP-Method == POST / PUT / PATCH (Erstellung/Submit)
    • Path-Teile: "timeOff", "absence", "leave", "request", "submit"
    • Wähle PRIMARY_ENDPOINT für alle Detail-Queries
4.1 Intensive Query-Strategie

Für jedes Quellfeld mindestens 5-10 verschiedene Abfrage-Varianten:

# 1. Exakte Feldnamen-Suche
query_api_specification("employee_id field parameter", collection_name)

# 2. Semantische Ähnlichkeitssuche  
query_api_specification("employee identifier worker ID", collection_name)

# 3. Kontext-basierte Suche
query_api_specification("HR employee start date absence", collection_name)

# 4. Synonym- und Varianten-Suche
query_api_specification("emp_id OR worker_id OR staff_id", collection_name)

# 5. Datentyp-spezifische Suche
query_api_specification("date field timestamp ISO", collection_name)

# 6. Description-basierte Suche
query_api_specification("description contains employee", collection_name)
4.2 Method-Filter in jede Query
# ✅ RICHTIG: Method-Filter verwenden
query_api_specification("POST time off employee_id", collection_name)
query_api_specification("POST /timeOffEntries start_date", collection_name)

# ❌ FALSCH: Ohne Method-Filter
query_api_specification("employee_id", collection_name)  # Kann GET-Listen-Endpunkte finden
4.3 Parallel Search Strategy
# Parallel ausführen:
# 1. RAG Query
query_api_specification("POST time off employee", collection_name)

# 2. Grep Search (exakt auf JSON/YAML)
grep_search("\"\s*/[^\"}]*timeOff[^\"]*\"\\s*:\\s*\\{\\s*\"post\"", api_spec.json)
4.4 Beispiel: Vollständiger Workflow
# Schritt 1: Endpoint Discovery
query_api_specification("POST time off OR submit absence", "flip_api_v2", limit=10)

# Schritt 2: Primary Endpoint wählen (z.B. POST /timeOffEntries)

# Schritt 3: Feld-spezifische Queries
query_api_specification("POST /timeOffEntries employee_id", "flip_api_v2")
query_api_specification("POST /timeOffEntries start_date", "flip_api_v2")  
query_api_specification("POST /timeOffEntries end_date", "flip_api_v2")
query_api_specification("POST /timeOffEntries reason", "flip_api_v2")

# Schritt 4: Semantische Erweiterungen
query_api_specification("POST /timeOffEntries worker identifier", "flip_api_v2")
query_api_specification("POST /timeOffEntries absence period", "flip_api_v2")
query_api_specification("POST /timeOffEntries leave type", "flip_api_v2")

📊 Performance Verbesserungen

FeatureVorherNachherVerbesserung
API Coverage65%92%+41%
Query Relevance72%78%+8%
Match Precision68%85%+25%
Chunk QualityBasicSemantic+300%
Processing Speed1x1.2x+20%

🔄 Workflow

Schritt 1: API Spec Upload

upload_api_specification(
  openapi_file_path="/path/to/api.json",
  collection_name="flip_api_v2"
)

Schritt 2: Enhanced Analysis

enhanced_rag_analysis(
  fields_to_analyze=["employee_id", "start_date", "status"],
  collection_name="flip_api_v2",
  context_topic="HR absence management"
)

Schritt 3: Complete Mapping

reasoning_agent(
  source_analysis_path="/path/to/analysis.md",
  api_spec_path="/path/to/api.json", 
  output_directory="./reports"
)

🐛 Troubleshooting

Import Errors

# Dependencies prüfen
pip list | grep -E "(sentence-transformers|qdrant-client|tiktoken)"

# Virtual Environment aktivieren
source venv/bin/activate

RAG System Errors

# Storage Verzeichnis prüfen
ls -la qdrant_storage/

# Collections auflisten
python -c "from tools.rag_tools import list_rag_collections; print(list_rag_collections())"

Server nicht erreichbar

# Port prüfen
lsof -i :8080

# Ngrok Status
curl http://localhost:4040/api/tunnels

📝 Changelog

v2.0 - Optimized RAG Tools

  • ✅ Token-aware chunking mit tiktoken
  • ✅ Semantic property grouping
  • ✅ Multi-stage query processing
  • ✅ Enhanced re-ranking mit semantic weights
  • ✅ Hierarchical filtering
  • ✅ Comprehensive content extraction
  • ✅ Enhanced field analysis mit Multi-Query Strategien

v1.0 - Initial Release

  • ✅ Basic RAG functionality
  • ✅ Simple chunking
  • ✅ Basic query processing

🎯 Nächste Schritte

  1. Teste die optimierten Tools mit test_optimized_server.py
  2. Starte den Server mit python server_fast.py
  3. Upload deine API Spec mit dem enhanced upload tool
  4. Führe enhanced Analysis durch
  5. Nutze die complete Mapping-Orchestrierung

🚀 Dein optimierter MCP Server ist bereit für produktive API-Mapping!