ウィズダムフォージ

鍛冶屋のバッジ

経験、洞察、ベストプラクティスから知恵を育む強力なナレッジマネジメントシステム。Qdrantベクターデータベースを搭載し、効率的なナレッジの保存と検索を実現します。

特徴

インテリジェントな知識管理と検索
複数の知識タイプ（ベストプラクティス、教訓、洞察、経験）のサポート
環境変数によるデータベース選択の設定
Qdrantの組み込みFastEmbedを使用して、効率的な埋め込みを生成します。
ドメイン知識の保存と検索
Smithery.aiプラットフォームにデプロイ可能

Related MCP server: Memory MCP Server

前提条件

Node.js 20.x 以降 (LTS 推奨)
npm 10.x以降
Qdrant または Chroma ベクトルデータベース

インストール

リポジトリをクローンします。

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

依存関係をインストールします:

npm install

.env.exampleテンプレートに基づいて、ルートディレクトリに.envファイルを作成します。

cp .env.example .env

.envファイルで環境変数を設定します。

必要な環境変数

データベース構成

DATABASE_TYPE : ベクターデータベースを選択します（ qdrantまたはchroma ）
COLLECTION_NAME : ベクターコレクションの名前
QDRANT_URL : QdrantインスタンスのURL（Qdrantを使用する場合は必須）
QDRANT_API_KEY : Qdrant の API キー (Qdrant を使用する場合は必須)
CHROMA_URL : ChromaインスタンスのURL（Chromaを使用する場合は必須）

サーバー構成

HTTP_SERVER : HTTPサーバーモードを有効にするにはtrueに設定します
PORT : ローカル開発専用のポート番号（デフォルト：3000）。Smitheryクラウドデプロイメントでは使用されません。

Qdrant の.env構成の例:

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

プロジェクトをビルドします。

npm run build

AI IDE統合

カーソルAI IDE

この設定を~/.cursor/mcp.jsonまたは.cursor/mcp.jsonファイルに追加します。

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

構成内の次のプレースホルダーを置き換えます。

YOUR_API_KEY : Smithery APIキー
YOUR_COLLECTION_NAME : Qdrantコレクション名
YOUR_QDRANT_URL : QdrantインスタンスのURL
YOUR_QDRANT_API_KEY : Qdrant APIキー

注: Node.js がインストールされ、PATH にnpx設定されていることを確認してください。nvm を使用している場合は、Cursor を起動する前にnvm use --ltsを実行して、正しい Node.js バージョンを使用していることを確認してください。

クロードデスクトップ

Claude の設定に次の構成を追加します。

{
  "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"
    }
  ]
}