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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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Forja de la Sabiduría
Un potente sistema de gestión del conocimiento que genera sabiduría a partir de experiencias, perspectivas y mejores prácticas. Desarrollado con la base de datos vectorial Qdrant para un almacenamiento y recuperación eficientes del conocimiento.
Características
Gestión y recuperación inteligente de conocimientos
Soporte para múltiples tipos de conocimiento (mejores prácticas, lecciones aprendidas, perspectivas, experiencias)
Selección de base de datos configurable mediante variables de entorno
Utiliza FastEmbed integrado de Qdrant para una generación de incrustaciones eficiente
Almacenamiento y recuperación de conocimiento del dominio
Implementable en la plataforma Smithery.ai
Prerrequisitos
Node.js 20.x o posterior (se recomienda LTS)
npm 10.x o posterior
Base de datos de vectores Qdrant o Chroma
Instalación
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/hadv/wisdomforge
cd wisdomforge
Instalar dependencias:
npm install
Cree un archivo
.enven el directorio raíz basado en la plantilla.env.example:
cp .env.example .env
Configure sus variables de entorno en el archivo
.env:
Variables de entorno requeridas
Configuración de la base de datos
DATABASE_TYPE: Elija su base de datos vectorial (qdrantochroma)COLLECTION_NAME: Nombre de su colección de vectoresQDRANT_URL: URL de su instancia de Qdrant (obligatorio si usa Qdrant)QDRANT_API_KEY: Clave API para Qdrant (obligatoria si se usa Qdrant)CHROMA_URL: URL de su instancia de Chroma (obligatorio si usa Chroma)
Configuración del servidor
HTTP_SERVER: Establézcalo entruepara habilitar el modo de servidor HTTPPORT: Número de puerto solo para desarrollo local (predeterminado: 3000). No se utiliza en la implementación en la nube de Smithery.
Ejemplo de configuración .env para 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
Construir el proyecto:
npm run build
Integración de IDE de IA
IDE de Cursor AI
Agregue esta configuración a su archivo ~/.cursor/mcp.json o .cursor/mcp.json :
{
"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"
]
}
}
}
Reemplace los siguientes marcadores de posición en la configuración:
YOUR_API_KEY: Su clave API de SmitheryYOUR_COLLECTION_NAME: El nombre de tu colección de QdrantYOUR_QDRANT_URL: URL de su instancia de QdrantYOUR_QDRANT_API_KEY: Su clave API de Qdrant
Nota: Asegúrate de tener Node.js instalado y npx disponible en tu PATH. Si usas nvm, asegúrate de usar la versión correcta de Node.js ejecutando nvm use --lts antes de iniciar Cursor.
Escritorio de Claude
Añade esta configuración en la configuración de Claude:
{
"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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