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 URL
YOUR_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

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

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。

Related MCP Servers

SourceSync.ai MCP Server
pbteja1998
-
security
A
license
-
quality
Allows AI models to interact with SourceSync.ai's knowledge management platform to organize, ingest, retrieve, and search content in knowledge bases.
Last updated -
14
1
TypeScript
MIT License
Qdrant Retrieve MCP Server
gergelyszerovay
-
security
A
license
-
quality
Enables semantic search across multiple Qdrant vector database collections, supporting multi-query capability and providing semantically relevant document retrieval with configurable result counts.
Last updated -
46
TypeScript
MIT License
MCP Qdrant Server with OpenAI Embeddings
amansingh0311
-
security
F
license
-
quality
This server enables semantic search capabilities using Qdrant vector database and OpenAI embeddings, allowing users to query collections, list available collections, and view collection information.
Last updated -
2
Python
Neo4j Knowledge Graph
mjftw
-
security
F
license
-
quality
Enables storage and retrieval of knowledge in a graph database format, allowing users to create, update, search, and delete entities and relationships in a Neo4j-powered knowledge graph through natural language.
Last updated -
Python

View all related MCP servers

wisdomforge

智慧熔炉

特征

先决条件

安装

必需的环境变量

数据库配置

服务器配置

AI IDE 集成

光标 AI IDE

克劳德桌面

Related MCP Servers

SourceSync.ai MCP Server

Qdrant Retrieve MCP Server

MCP Qdrant Server with OpenAI Embeddings

Neo4j Knowledge Graph

New MCP Servers

MCP directory API