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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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智慧熔炉
强大的知识管理系统，汇聚经验、洞见和最佳实践，铸就智慧。基于 Qdrant 矢量数据库构建，实现高效的知识存储和检索。
特征
智能知识管理和检索
支持多种知识类型（最佳实践、经验教训、见解、经验）
通过环境变量配置数据库选择
使用 Qdrant 内置的 FastEmbed 实现高效的嵌入生成
领域知识存储与检索
可部署至 Smithery.ai 平台
先决条件
Node.js 20.x 或更高版本（推荐 LTS）
npm 10.x 或更高版本
Qdrant 或 Chroma 矢量数据库
安装
克隆存储库：
git clone https://github.com/hadv/wisdomforge
cd wisdomforge
安装依赖项：
npm install
基于
.env.example模板在根目录下创建.env文件：
cp .env.example .env
在
.env文件中配置环境变量：
必需的环境变量
数据库配置
DATABASE_TYPE：选择您的矢量数据库（qdrant或chroma）COLLECTION_NAME：矢量集合的名称QDRANT_URL：您的 Qdrant 实例的 URL（使用 Qdrant 时必需）QDRANT_API_KEY：Qdrant 的 API 密钥（使用 Qdrant 时需要）CHROMA_URL：您的 Chroma 实例的 URL（使用 Chroma 时必需）
服务器配置
HTTP_SERVER：设置为true以启用 HTTP 服务器模式PORT：仅用于本地开发的端口号（默认值：3000）。Smithery 云部署中不使用。
Qdrant 的示例.env配置：
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
构建项目：
npm run build
AI IDE 集成
光标 AI IDE
将此配置添加到您的~/.cursor/mcp.json或.cursor/mcp.json文件：
{
"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"
]
}
}
}
替换配置中的以下占位符：
YOUR_API_KEY：您的 Smithery API 密钥YOUR_COLLECTION_NAME：您的 Qdrant 集合名称YOUR_QDRANT_URL：您的 Qdrant 实例 URLYOUR_QDRANT_API_KEY：您的 Qdrant API 密钥
注意：请确保已安装 Node.js，并且npx已添加到 PATH 环境变量中。如果您使用的是 nvm，请在启动 Cursor 之前运行nvm use --lts ，以确保使用的 Node.js 版本正确。
克劳德桌面
在Claude的设置中添加此配置：
{
"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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