# 1. 克隆仓库
git clone <repo-url>
cd Chimera

# 2. 安装UV（如果还没有）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 3. 使用 uv 安装依赖（推荐）
uv sync

# 4. 或使用 pip
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env

# Neo4j 配置
NEO4J_URI=neo4j://127.0.0.1:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_password

# Notion API
NOTION_TOKEN=your_notion_integration_token

# Google Gemini
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

# MCP 服务器
CHIMERA_API_KEY=your_api_key

# 使用Docker启动（推荐）
docker run -d \
  --name neo4j \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  -e NEO4J_AUTH=neo4j/your_password \
  neo4j:5.15

# 或使用本地安装的Neo4j
neo4j start

# 启动完整系统（包括同步服务和MCP服务器）
uv run python run_chimera.py

# 终端1: 启动 MCP 服务器
uv run python fastmcp_server.py --host 0.0.0.0 --port 3000

# 终端2: 启动同步服务
uv run python sync_service/sync_service.py

# 后台启动服务
nohup uv run python fastmcp_server.py --host 0.0.0.0 --port 3000 > logs/mcp_server.log 2>&1 &
nohup uv run python sync_service/sync_service.py > logs/sync_service.log 2>&1 &

# 检查服务状态
ps aux | grep fastmcp_server
ps aux | grep sync_service

# 停止服务
pkill -f fastmcp_server
pkill -f sync_service

{
  "mcpServers": {
    "chimera-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:3000/mcp/",
        "--header",
        "Authorization:Bearer your_api_key",
        "--allow-http"
      ]
    }
  }
}

Chimera/
├── config/           # 配置管理
├── core/            # 核心业务逻辑和数据模型
├── sync_service/    # 后台同步服务
├── agents/          # 意图搜索和AI代理
├── prompts/         # LLM提示词模板
├── utils/           # 工具函数
├── scripts/         # 部署和维护脚本
└── tests/           # 测试套件