Skip to main content
Glama
123XiaoYi321

Artifact Hub MCP Server

by 123XiaoYi321

Artifact Hub

Artifact Hub — это командная база знаний и MCP-сервер для агентов. Он хранит переиспользуемые артефакты знаний в Git, предоставляет MCP-инструменты для IDE и агентов, а также предлагает панель мониторинга для просмотра знаний, ревью задач и использования.

Его можно использовать как преемника старого реестра навыков или как централизованную базу знаний ИИ, накапливающую skill, spec, plan, review и adr, создаваемые в ходе каждого сеанса агента.

Быстрый старт

npm install
npm run build
node packages/server/src/cli.js start --port 3721 --root .

После запуска служба выведет токен доступа и откроет:

  • Dashboard: http://localhost:3721

  • REST API: /api/*

  • MCP HTTP endpoint: /mcp

Введите токен, выведенный при запуске, в Dashboard, чтобы подключиться.

Related MCP server: jt-mcp-server

Глобальная установка

Выполните в корне репозитория:

npm link

После этого на локальной машине можно использовать команду artifact-hub напрямую, а в других проектах — вызывать через npx artifact-hub.

Централизованная база знаний агента

Команда может развернуть Artifact Hub как централизованный MCP-сервер. Каталог knowledge/** в Git является источником истины:

knowledge/
  skill/<id>.md
  spec/<id>.md
  plan/<id>.md
  review/<id>.md
  adr/<id>.md

Поддерживаемые типы артефактов знаний:

  • skill: переиспользуемые операционные навыки, инженерные стандарты, методы работы с инструментами.

  • spec: спецификации продукта, интерфейсов, процессов, моделей данных и т. д.

  • plan: переиспользуемые планы выполнения, планы миграции, этапы внедрения.

  • review: результаты ревью кода, решений, оценки рисков.

  • adr: записи об архитектурных решениях, включая статус решения и заменённые решения.

Рекомендуемый рабочий процесс для агента:

  1. При первом подключении вызовите get_agent_instructions, чтобы получить правила использования командной базы знаний.

  2. Перед началом крупной задачи вызовите session_start, чтобы зафиксировать сеанс.

  3. Перед созданием переиспользуемого контента вызовите search_artifacts, чтобы не изобретать велосипед.

  4. После нахождения релевантных знаний вызовите get_artifact, чтобы загрузить полное содержимое.

  5. После создания нового переиспользуемого skill, spec, plan, review или adr вызовите create_artifact или update_artifact для сохранения.

  6. Перед завершением задачи вызовите session_end, чтобы система зафиксировала, какие артефакты были созданы в этом сеансе.

Как заставить агента активно использовать

artifact-hub install записывает конфигурацию MCP и инструкции агента в поддерживаемые проектом расположения IDE/агента, например:

  • Claude Code: CLAUDE.md

  • Codex / универсальный агент: AGENTS.md

  • Cursor: .cursor/rules/knowledge-hub.mdc

Эти инструкции требуют, чтобы агент сначала искал в базе знаний перед началом переиспользуемой работы и сохранял артефакты знаний после создания переиспользуемого контента. MCP-сервер также предоставляет инструмент get_agent_instructions, позволяющий агентам, поддерживающим динамические вызовы инструментов, повторно получать правила во время выполнения.

Использование записывается в .artifact-hub/usage.json. На странице «Использование» в Dashboard можно увидеть статистику сеансов, поиска и записи агента, чтобы понять, действительно ли команда переиспользует базу знаний.

Установка в IDE

Одним нажатием записывает конфигурацию MCP и инструкции агента:

artifact-hub install --server http://localhost:3721 --token <token>

Можно также сгенерировать конфигурацию MCP только для конкретной IDE:

node packages/server/src/cli.js init-ide --ide cursor --server http://localhost:3721 --token <token>
node packages/server/src/cli.js init-ide --ide claude --server http://localhost:3721 --token <token>

Cursor записывает в .cursor/mcp.json, Claude Code — в .mcp.json. Конфигурация указывает на MCP HTTP endpoint:

{
  "mcpServers": {
    "team-artifact-hub": {
      "url": "http://localhost:3721/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <token>"
      }
    }
  }
}

Если IDE поддерживает только stdio bridge, можно сгенерировать прокси-конфигурацию:

node packages/server/src/cli.js init-ide --transport stdio --ide cursor --server http://localhost:3721 --token <token>

Формат артефактов знаний

Каждый артефакт знаний — это Markdown-файл с frontmatter:

---
id: api-contract
type: spec
title: API Contract
status: active
version: 1.0.0
author: agent
owner: platform
description: REST API contract rules.
tags:
  - api
  - backend
aliases:
  - rest contract
related_artifacts:
  - adr/http-style
applicable_projects:
  - billing-service
source_conversation_id: session-1
review_policy: reviewer
risk: medium
created_at: 2026-08-20T00:00:00.000Z
updated_at: 2026-08-20T00:00:00.000Z
---

# API Contract

Use resource-oriented URLs and stable response envelopes.

Общие поля включают:

  • id, type, title, status, version

  • author, owner, description

  • tags, aliases, related_artifacts

  • applicable_projects, source_conversation_id

  • review_policy, risk, created_at, updated_at

skill дополнительно поддерживает triggers и eval_cases; adr дополнительно поддерживает decision_status и supersedes.

MCP-инструменты

Общие инструменты базы знаний:

  • get_agent_instructions: получить правила использования базы знаний, которым должен следовать агент.

  • session_start: зафиксировать начало сеанса агента.

  • session_end: зафиксировать завершение сеанса агента и созданные артефакты.

  • search_artifacts: поиск артефактов знаний по типу, проекту, тегу, псевдониму, статусу и ключевым словам.

  • get_artifact: прочитать полный артефакт знаний.

  • get_related_artifacts: получить рекомендации по связанным артефактам знаний.

  • create_artifact: создать артефакт знаний.

  • update_artifact: обновить артефакт знаний.

  • archive_artifact: архивировать артефакт знаний.

  • delete_artifact: удалить артефакт знаний.

  • get_artifact_history: просмотреть историю Git.

  • get_artifact_diff: просмотреть различия версий.

  • rollback_artifact: откатиться к указанному Git ref.

  • validate_artifact: запустить проверку с помощью правилового ревьюера.

  • propose_artifact_change: отправить изменение артефакта знаний на ревью.

  • list_review_tasks: просмотреть задачи ревью.

  • review_artifact: зафиксировать одобрение, отклонение или эскалацию.

  • evaluate_artifact: запустить eval cases для типа skill.

  • get_git_status: просмотреть статус Git базы знаний.

Инструменты, совместимые со старым API навыков, по-прежнему доступны:

  • search_skills

  • get_skill

  • create_skill

  • update_skill

  • propose_skill_update

  • evaluate_skill

  • save_artifact

Dashboard

В Dashboard теперь основная точка входа — база знаний:

  • Страница «База знаний»: поиск и просмотр skill/spec/plan/review/adr.

  • Страница «Ревью»: просмотр ожидающих задач ревью, одобрение или отклонение.

  • Страница «Использование»: просмотр статистики сеансов, поиска и записи агента.

  • Страница «Настройки»: просмотр конфигурации MCP, переключение между строгим утверждением и открытой записью.

Миграция

Старые skills/*.md можно перенести в новый каталог базы знаний:

artifact-hub migrate --root .

Команда записывает старые навыки в knowledge/skill/*.md, сохраняя исходное содержимое и помечая информацию о миграции в frontmatter.

Управление

Служба по умолчанию работает в строгом режиме:

  • Запись артефактов с высоким риском или требующих ревью попадает в .artifact-hub/reviews/.

  • Мейнтейнер может одобрить или отклонить их на странице «Ревью» в Dashboard.

  • Настройки хранятся в <root>/.artifact-hub/settings.json.

После переключения в открытый режим добавление и изменение записываются напрямую в Git-backed хранилище знаний.

Разработка

Запустите API-сервер и Vite Dev Server отдельно:

node packages/server/src/cli.js start --port 3721 --root .
npm run dev

Vite работает на http://localhost:5173 и проксирует /api на бэкенд.

Архитектура

  • packages/core: frontmatter артефактов, индексация, Git-сервис, хранилище, ревью, использование сеансов, eval.

  • packages/mcp-server: JSON-RPC MCP-роутер, HTTP-шлюз, stdio-прокси.

  • packages/server: REST API, SSE, статический Dashboard, CLI.

  • packages/web: React + Vite Dashboard.

Тестирование

npm test
npm run build

Лицензия

Этот проект использует лицензию MIT License, см. LICENSE.

Часто используемые команды

node packages/server/src/cli.js start --port 3721 --root .
artifact-hub install --server http://localhost:3721 --token <token>
artifact-hub migrate --root .
node packages/server/src/cli.js mcp-proxy --server http://localhost:3721 --token <token>
A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Self-hosted memory and governance layer for AI coding agents. 28 MCP tools with hybrid search, structured knowledge capture, behavioral nudges, and git-native storage. Zero cloud dependencies.
    30
    4
    Business Source 1.1
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Governed knowledge base for AI agents via the Model Context Protocol (MCP), enabling agents to search, read, and contribute persisted knowledge with versioning, audit trails, and approval workflows.
    92
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    An MCP server that enables verified agents to retrieve from, propose changes to, and share capabilities around a human-owned Markdown/Git knowledge base, ensuring curation, exact-byte approval, and Git-based promotion.
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.

  • Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents

  • Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/123XiaoYi321/artifact-hub'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server