local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Uses Docker to run the Qdrant vector database which stores the persistent memories created by the model.
Provides project sponsorship capabilities through GitHub Sponsors.
Offers support for the project through Ko-fi donations.

FEGIS

FEGIS es un marco de ejecución para la cognición estructurada y artefactos cognitivos persistentes en modelos lingüísticos creados con el Protocolo de Contexto de Modelo de Anthropic. Permite registrar, invocar y almacenar dinámicamente modos cognitivos definidos por esquemas como artefactos cognitivos estructurados mediante incrustaciones vectoriales y contexto semántico. Piense: herramientas de pensamiento programables con artefactos cognitivos recuperables.

FEGIS no es un sistema cognitivo: es la base para construir el tuyo propio.

En FEGIS, la cognición se refiere al uso estructurado de herramientas dinámicas (denominadas modos) para capturar, evaluar y relacionar pensamientos. Estas herramientas se definen en arquetipos y permiten al modelo participar en diferentes tipos de actividad cognitiva, como la reflexión, la consciencia y el análisis. En lugar de simular la cognición mediante estímulos no estructurados, FEGIS facilita la cognición basada en esquemas, donde cada pensamiento se convierte en un artefacto investigable, persistente y rico en contexto.

Capacidades clave

Cognición definida por esquema : defina modos cognitivos personalizados en YAML con campos estructurados y metadatos
Artefactos cognitivos persistentes : almacene artefactos cognitivos con procedencia completa (modo, UUID, marca de tiempo, metadatos)
Recuperación semántica : búsqueda de artefactos cognitivos anteriores por similitud de contenido o búsqueda directa de UUID
Almacenamiento vectorizado : utilice incrustaciones para una búsqueda semántica eficiente en todos los artefactos
Formato independiente del modelo : sus artefactos cognitivos persisten en diferentes modelos y sesiones

Qué permite FEGIS

Desarrollar agentes que hagan referencia a artefactos cognitivos previos, reflexionen sobre ellos y los aprovechen.
Posea un Archivo Cognitivo totalmente local, portátil e inspeccionable
Mantener un cuerpo de pensamiento persistente y estructurado que pueda buscarse, recuperarse y ampliarse a lo largo del tiempo.
Modos de cognición en capas para apoyar el uso de herramientas emergentes

Arquitectura

FEGIS consta de varios componentes clave:

Definiciones de arquetipos : archivos YAML que definen los modos cognitivos y su estructura
Servidor de protocolo de contexto de modelo : expone herramientas cognitivas a clientes LLM compatibles
Base de datos vectorial Qdrant : almacena e indexa artefactos cognitivos para la recuperación semántica
Registro dinámico de herramientas : crea herramientas MCP a partir de definiciones de arquetipos en tiempo de ejecución

Inicio rápido

1. Instale `uv` y clone el repositorio

# Install uv (modern Python package/runtime manager)

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
winget install --id=astral-sh.uv -e

# Clone the repo
git clone https://github.com/p-funk/FEGIS.git

2. Instalar e iniciar Qdrant

Asegúrese de que Docker esté instalado y ejecutándose:

docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant:latest

Si necesita instalar Docker:

Descargar Docker Desktop

3. Configurar Claude Desktop

Cree o edite el archivo de configuración de Claude Desktop:

macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Ventanas : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Pegue lo siguiente y reemplace la ruta del marcador de posición con la ruta completa a su clon FEGIS local:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-fegis-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<FEGIS_PATH>",
        "run",
        "fegis"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
        "QDRANT_API_KEY": "",
        "COLLECTION_NAME": "cognitive_archive",
        "FAST_EMBED_MODEL": "nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5",
        "CONFIG_PATH": "<FEGIS_PATH>/archetypes/example.yaml"
      }
    }
  }
}

Creación de arquetipos personalizados

FEGIS es fundamentalmente un marco para implementar arquitecturas cognitivas. El arquetipo de ejemplo presentado es solo una posible configuración centrada en los procesos de pensamiento introspectivo.

Puedes crear tus propios arquetipos personalizados mediante:

Creación de un nuevo archivo YAML en el directorio archetypes
Definiendo sus propios modos, campos y facetas cognitivas
Actualización de CONFIG_PATH en la configuración de Claude Desktop

Para obtener orientación detallada sobre el diseño de arquetipos efectivos, consulte Diseño de arquetipos FEGIS efectivo .

Por ejemplo, podrías crear arquetipos para:

Procesos de resolución de problemas
Flujos de trabajo creativos
Marcos de pensamiento analítico
Patrones de razonamiento específicos del dominio

Uso de las herramientas FEGIS

Las herramientas FEGIS están disponibles para el modelo en tiempo de ejecución, pero no se utilizan automáticamente .

Cebado de herramientas

Para animar a un modelo a usar las herramientas cognitivas, primero debes prepararlo con las instrucciones adecuadas. Por ejemplo, example.yaml:

  Throughout our conversation, use your tools naturally and fluidly. 
  Feel free to reflect, introspect, stay aware, have an innermonologue
  or use cognitive artifacts to recall past insights as needed. You can search past
  thoughts using `fegis_search`, or revisit specific artifacts with
  `fegis_retrieve`.

Cada archivo de arquetipo incluido en el repositorio tiene su propio mensaje de preparación que le permitirá comenzar.

Uso de artefactos cognitivos

El sistema de artefactos cognitivos permite:

Búsqueda semántica : encuentre artefactos cognitivos basados en la similitud del contenido
Recuperación directa : busque artefactos específicos por su UUID
Almacenamiento persistente : los artefactos permanecen disponibles en todas las sesiones y modelos

Licencia

Con licencia bajo la licencia no comercial PolyForm 1.0.0 .

Gratuito para uso personal y no comercial.
Se requiere licencia comercial para reventa, integraciones o servicios alojados.

Para licencias comerciales, contacte con goldenp@ptology.com .

Apoyo

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FEGIS es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona a los LLM una memoria estructurada, persistente y portátil a través de herramientas cognitivas personalizables definidas en el esquema.