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security-
license-
qualityFacilitates knowledge graph representation with semantic search using Qdrant, supporting OpenAI embeddings for semantic similarity and robust HTTPS integration with file-based graph persistence.
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WisdomForge
Ein leistungsstarkes Wissensmanagementsystem, das Wissen aus Erfahrungen, Erkenntnissen und Best Practices schöpft. Entwickelt mit der Qdrant-Vektordatenbank für effiziente Wissensspeicherung und -abfrage.
Merkmale
Intelligentes Wissensmanagement und -abruf
Unterstützung mehrerer Wissenstypen (Best Practices, gewonnene Erkenntnisse, Erkenntnisse, Erfahrungen)
Konfigurierbare Datenbankauswahl über Umgebungsvariablen
Verwendet Qdrant's integriertes FastEmbed für eine effiziente Einbettungsgenerierung
Speicherung und Abruf von Domänenwissen
Auf der Smithery.ai-Plattform einsetzbar
Voraussetzungen
Node.js 20.x oder höher (LTS empfohlen)
npm 10.x oder höher
Qdrant- oder Chroma-Vektordatenbank
Installation
Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/hadv/wisdomforge
cd wisdomforge
Installieren Sie Abhängigkeiten:
npm install
Erstellen Sie basierend auf der Vorlage
.env.exampleeine.envDatei im Stammverzeichnis:
cp .env.example .env
Konfigurieren Sie Ihre Umgebungsvariablen in der
.envDatei:
Erforderliche Umgebungsvariablen
Datenbankkonfiguration
DATABASE_TYPE: Wählen Sie Ihre Vektordatenbank (qdrantoderchroma)COLLECTION_NAME: Name Ihrer VektorsammlungQDRANT_URL: URL Ihrer Qdrant-Instanz (erforderlich bei Verwendung von Qdrant)QDRANT_API_KEY: API-Schlüssel für Qdrant (erforderlich bei Verwendung von Qdrant)CHROMA_URL: URL Ihrer Chroma-Instanz (erforderlich bei Verwendung von Chroma)
Serverkonfiguration
HTTP_SERVER: Auftruesetzen, um den HTTP-Servermodus zu aktivierenPORT: Portnummer nur für die lokale Entwicklung (Standard: 3000). Wird bei der Smithery-Cloud-Bereitstellung nicht verwendet.
Beispiel .env -Konfiguration für Qdrant:
DATABASE_TYPE=qdrant
COLLECTION_NAME=wisdom_collection
QDRANT_URL=https://your-qdrant-instance.example.com:6333
QDRANT_API_KEY=your_api_key
HTTP_SERVER=true
PORT=3000 # Only needed for local development
Erstellen Sie das Projekt:
npm run build
AI IDE-Integration
Cursor AI IDE
Fügen Sie diese Konfiguration zu Ihrer Datei ~/.cursor/mcp.json oder .cursor/mcp.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"wisdomforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@hadv/wisdomforge",
"--key",
"YOUR_API_KEY",
"--config",
"{\"database\":{\"type\":\"qdrant\",\"collectionName\":\"YOUR_COLLECTION_NAME\",\"url\":\"YOUR_QDRANT_URL\",\"apiKey\":\"YOUR_QDRANT_API_KEY\"}}",
"--transport",
"ws"
]
}
}
}
Ersetzen Sie in der Konfiguration folgende Platzhalter:
YOUR_API_KEY: Ihr Smithery-API-SchlüsselYOUR_COLLECTION_NAME: Ihr Qdrant-SammlungsnameYOUR_QDRANT_URL: Die URL Ihrer Qdrant-InstanzYOUR_QDRANT_API_KEY: Ihr Qdrant-API-Schlüssel
Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und npx in Ihrem Pfad verfügbar ist. Wenn Sie nvm verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Node.js-Version verwenden, indem Sie vor dem Start von Cursor den Befehl nvm use --lts ausführen.
Claude Desktop
Fügen Sie diese Konfiguration in Claudes Einstellungen hinzu:
{
"processes": {
"knowledge_server": {
"command": "/path/to/your/project/run-mcp.sh",
"args": []
}
},
"tools": [
{
"name": "store_knowledge",
"description": "Store domain-specific knowledge in a vector database",
"provider": "process",
"process": "knowledge_server"
},
{
"name": "retrieve_knowledge_context",
"description": "Retrieve relevant domain knowledge from a vector database",
"provider": "process",
"process": "knowledge_server"
}
]
}
This server cannot be installed
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