WisdomForge

Name: wisdomforge
Author: hadv

значок кузнеца

Мощная система управления знаниями, которая вырабатывает мудрость из опыта, идей и лучших практик. Создана с использованием векторной базы данных Qdrant для эффективного хранения и поиска знаний.

Функции

Интеллектуальное управление знаниями и их поиск
Поддержка различных типов знаний (передовой опыт, извлеченные уроки, идеи, опыт)
Настраиваемый выбор базы данных через переменные среды
Использует встроенную функцию FastEmbed от Qdrant для эффективной генерации встраиваний
Хранение и извлечение знаний в предметной области
Возможность развертывания на платформе Smithery.ai

Related MCP server: Memory MCP Server

Предпосылки

Node.js 20.x или более поздняя версия (рекомендуется LTS)
npm 10.x или более поздняя версия
База данных векторов Qdrant или Chroma

Установка

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/hadv/wisdomforge cd wisdomforge

Установить зависимости:

npm install

Создайте файл .env в корневом каталоге на основе шаблона .env.example :

cp .env.example .env

Настройте переменные среды в файле .env :

Требуемые переменные среды

Конфигурация базы данных

DATABASE_TYPE : Выберите векторную базу данных ( qdrant или chroma )
COLLECTION_NAME : Название вашей векторной коллекции
QDRANT_URL : URL вашего экземпляра Qdrant (обязательно, если используется Qdrant)
QDRANT_API_KEY : API-ключ для Qdrant (требуется при использовании Qdrant)
CHROMA_URL : URL вашего экземпляра Chroma (обязательно, если используется Chroma)

Конфигурация сервера

HTTP_SERVER : установите значение true , чтобы включить режим HTTP-сервера.
PORT : Номер порта только для локальной разработки (по умолчанию: 3000). Не используется в облачном развертывании Smithery.

Пример конфигурации .env для 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

Создайте проект:

npm run build

Интеграция IDE ИИ

Курсор AI IDE

Добавьте эту конфигурацию в файл ~/.cursor/mcp.json или .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" ] } } }

Замените следующие заполнители в конфигурации:

YOUR_API_KEY : Ваш ключ API Smithery
YOUR_COLLECTION_NAME : Название вашей коллекции Qdrant
YOUR_QDRANT_URL : URL вашего экземпляра Qdrant
YOUR_QDRANT_API_KEY : Ваш ключ API Qdrant

Примечание: Убедитесь, что у вас установлен Node.js и npx доступен в вашем PATH. Если вы используете nvm, убедитесь, что вы используете правильную версию Node.js, запустив nvm use --lts перед запуском Cursor.

Клод Десктоп

Добавьте эту конфигурацию в настройки Клода:

{ "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" } ] }