Notion-MCP-Server 项目启动与配置教程
2025-05-13 11:38:22作者:秋泉律Samson
1. 项目的目录结构及介绍
notion-mcp-server 项目是一个用于与 Notion API 交互的服务器端应用程序。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍:
notion-mcp-server/
├── .gitignore # 指定git应该忽略的文件和目录
├── Dockerfile # Docker的配置文件,用于构建Docker镜像
├── README.md # 项目说明文件
├── package.json # Node.js项目的依赖和配置文件
├── server/ # 服务端代码目录
│ ├── config/ # 配置文件目录
│ ├── controllers/ # 控制器文件目录
│ ├── middlewares/ # 中间件文件目录
│ ├── models/ # 数据模型文件目录
│ ├── routes/ # 路由文件目录
│ └── app.js # 服务端入口文件
└── test/ # 测试代码目录
.gitignore: 此文件用于定义那些不需要被git跟踪的文件和目录,比如编译产生的临时文件或私人配置文件。Dockerfile: 如果需要使用Docker容器来部署项目,可以使用此文件来构建项目的镜像。README.md: 项目的基本说明和如何使用项目的指南。package.json: 定义了项目的依赖项以及其他元数据,例如项目的名称和版本。server/: 包含了服务器的所有代码。config/: 存放配置文件,比如数据库连接信息等。controllers/: 包含处理各种请求的控制器函数。middlewares/: 包含中间件,比如请求处理前后的逻辑。models/: 定义了与数据库交互的数据模型。routes/: 定义了应用的路由规则,即URL与处理函数的映射。app.js: 项目的入口文件,用于启动服务器。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 server/app.js。以下是该文件的基本结构:
const express = require('express');
const app = express();
const PORT = process.env.PORT || 3000;
// 中间件配置
app.use(express.json());
// 路由配置
app.use('/api', require('./routes'));
// 启动服务器
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});
这个文件做了以下几件事情:
- 引入
express库并创建一个express应用。 - 设置应用监听的端口,通常是环境变量
PORT指定的端口,如果没有则默认为3000。 - 配置中间件,比如
express.json()用于解析JSON格式的请求体。 - 配置路由,通过
app.use将/api路径下的请求导向对应的路由处理文件。 - 最后,通过
app.listen启动服务器,并在控制台打印出服务器运行的端口信息。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于 server/config 目录下。以下是一些可能的配置文件:
config.js: 基础配置文件,可能包含数据库连接信息、第三方服务的API密钥等。db.js: 数据库配置文件,定义了数据库连接的参数和方法。
例如,config.js 可能看起来像这样:
module.exports = {
port: process.env.PORT || 3000,
database: {
host: 'localhost',
user: 'root',
password: 'password',
database: 'notion_mcp_server'
},
notionAPIKey: process.env.NOTION_API_KEY
};
这个文件导出了项目的基本配置,比如端口和数据库连接信息。其中,NOTION_API_KEY 应该通过环境变量提供,以保持安全性。
在实际使用中,需要根据实际情况对配置文件进行调整,以确保项目能够正确地连接到数据库和第三方服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137