linker-meeting-mcp

内部会议纪要和报告 MCP 服务，提供长短期记忆结合的查询能力。

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    内部文档源                                      │
│   智能纪要：宏观早8点 / ai团队早会 / ai团队周会 / 品种周报等        │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │ 飞书上传 / 自动同步
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              linker_dmp.linker_third_file                        │
│  file_title / file_url (COS) / file_type / upload_time          │
│  智能纪要：ai团队早会 2026年4月29日.docx                          │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │
              ┌────────────┴────────────┐
              │                         │
              ▼                         ▼
    短期记忆（MySQL）          长期记忆（RAGFlow）
    直查今日文件列表            两个知识库并发检索
    file_title + file_url       ├─ 内部会议 KB (3e725c1...)
                                └─ 内部报告 KB (367cb87...)
              │                         │
              └────────────┬────────────┘
                           ▼
                      MCP 工具层
                  query_meeting（主入口）
                  get_meeting_detail
                  list_meeting_types
                           │
                           ▼
                      Agent / LLM

设计理念

长短期记忆强制结合：query_meeting 并发调用三个数据源，agent 单次调用即可获得：

• 短期记忆（MySQL）：今日智能纪要文件列表，含 file_url 可直接访问
• 长期记忆（RAGFlow）：
  • 内部会议 KB：历史会议纪要语义片段
  • 内部报告 KB：品种周报等报告语义片段

Agent 决策树：

会议类型不确定              → list_meeting_types → 再调其他工具
需要某文件完整内容          → get_meeting_detail（传 file_url）
其他所有问题                → query_meeting

使用场景

场景一：今日早会查询

"今天ai团队早会说了什么？"

query_meeting({ "question": "ai团队早会内容", "meeting_type": "ai团队早会" })

short_term 返回今日早会文件列表；long_term 返回历史相关片段供对比。

场景二：历史会议检索

"最近宏观早8点讨论过美联储政策吗？"

query_meeting({ "question": "美联储政策", "meeting_type": "宏观早8点" })

long_term 从会议 KB 语义检索最相关片段。

场景三：品种周报查询

"丙烯最近一周的周报有什么？"

query_meeting({ "question": "丙烯周报" })

long_term 从报告 KB 检索丙烯相关周报片段。

场景四：指定日期查询

"4月28号的ai团队早会说了什么？"

query_meeting({ "question": "ai团队早会", "date": "2026-04-28", "meeting_type": "ai团队早会" })

short_term 返回该日文件；long_term 同日语义检索补充。

场景五：获取完整文件

"给我看看今天早会的完整内容"

// 先调 query_meeting 拿到 file_url
get_meeting_detail({ "file_url": "https://..." })

返回文件 URL 和类型，agent 可提示用户访问或从 long_term 获取片段。

MCP 工具参数

query_meeting（主入口）

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | question | string | 查询问题，同时用于语义检索 | | date | string（可选） | 指定日期 YYYY-MM-DD，不传则查今天 | | meeting_type | string（可选） | 会议类型关键词，如"宏观早8点"、"ai团队早会" | | top_k | number（可选） | 长期记忆返回片段数，默认 5 |

get_meeting_detail

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | file_url | string | 文件 COS URL，从 query_meeting 结果获取 | | file_type | string（可选） | 文件类型，不传自动推断 |

list_meeting_types

无参数。返回所有会议类型、最近活跃日期、文件数量。

安装

npx linker-meeting-mcp

MCP 配置

{
  "mcpServers": {
    "linker-meeting-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linker-meeting-mcp"],
      "env": {
        "MEETING_DB_HOST": "1.13.171.218",
        "MEETING_DB_PORT": "13316",
        "MEETING_DB_USER": "root",
        "MEETING_DB_PASS": "linker@2022777",
        "MEETING_DB_NAME": "linker_dmp",
        "RAGFLOW_API_BASE": "http://192.168.20.118:30080",
        "RAGFLOW_API_KEY": "ragflow-TlV2VxzljJgN11H8are6cDdugnsWk3PXWkWqrrv-_wk",
        "MEETING_KB_ID": "3e725c1900e511f1bc3b1eca8c62863f",
        "REPORT_KB_ID": "367cb87807df11f191327222bb602843"
      }
    }
  }
}

数据源

| 数据源 | 说明 | |------|------| | MySQL linker_third_file | 短期记忆，智能纪要文件元数据 | | RAGFlow 内部会议 KB | 长期记忆，会议纪要语义检索 | | RAGFlow 内部报告 KB | 长期记忆，品种周报等报告语义检索 |

场景覆盖评分

| 场景 | 支持程度 | 说明 | |------|------|------| | 今日会议查询 | ✅ 完整 | short_term 文件列表 | | 历史会议检索 | ✅ 完整 | RAGFlow 会议 KB | | 品种周报查询 | ✅ 完整 | RAGFlow 报告 KB | | 指定日期查询 | ✅ 完整 | date 精确过滤 | | 会议类型发现 | ✅ 完整 | list_meeting_types | | 长短期结合 | ✅ 强制 | query_meeting 并发三源 | | 完整文件内容 | ⚠️ 部分 | 返回 file_url，需外部访问或从 RAGFlow 获取片段 |

综合评分：8.5/10

扣分项：

• 完整文件内容需外部访问，未在 MCP 内解析 docx/pdf（-1.5）