Forja de la Sabiduría

Name: wisdomforge
Author: hadv

insignia de herrería

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

Related MCP server: Memory MCP Server

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 .env en 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 ( qdrant o chroma )
COLLECTION_NAME : Nombre de su colección de vectores
QDRANT_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 en true para habilitar el modo de servidor HTTP
PORT : 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 Smithery
YOUR_COLLECTION_NAME : El nombre de tu colección de Qdrant
YOUR_QDRANT_URL : URL de su instancia de Qdrant
YOUR_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" } ] }