경험, 통찰력, 그리고 모범 사례를 바탕으로 지혜를 구축하는 강력한 지식 관리 시스템입니다. 효율적인 지식 저장 및 검색을 위해 Qdrant 벡터 데이터베이스를 기반으로 구축되었습니다.
지능형 지식 관리 및 검색
다양한 지식 유형(모범 사례, 얻은 교훈, 통찰력, 경험) 지원
환경 변수를 통한 구성 가능한 데이터베이스 선택
효율적인 임베딩 생성을 위해 Qdrant의 내장 FastEmbed를 사용합니다.
도메인 지식 저장 및 검색
Smithery.ai 플랫폼에 배포 가능
Related MCP server: Oracle MCP
Node.js 20.x 이상(LTS 권장)
npm 10.x 이상
Qdrant 또는 Chroma 벡터 데이터베이스
저장소를 복제합니다.
지엑스피1
종속성 설치:
npm install.env.example 템플릿을 기반으로 루트 디렉토리에 .env 파일을 만듭니다.
cp .env.example .env.env 파일에서 환경 변수를 구성하세요.
DATABASE_TYPE : 벡터 데이터베이스( qdrant 또는 chroma )를 선택하세요
COLLECTION_NAME : 벡터 컬렉션의 이름
QDRANT_URL : Qdrant 인스턴스의 URL(Qdrant를 사용하는 경우 필수)
QDRANT_API_KEY : Qdrant의 API 키(Qdrant를 사용하는 경우 필수)
CHROMA_URL : Chroma 인스턴스의 URL(Chroma를 사용하는 경우 필수)
HTTP_SERVER : HTTP 서버 모드를 활성화하려면 true 로 설정합니다.
PORT : 로컬 개발 전용 포트 번호(기본값: 3000). Smithery 클라우드 배포에는 사용되지 않습니다.
Qdrant에 대한 .env 구성 예:
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 development프로젝트를 빌드하세요:
npm run build~/.cursor/mcp.json 또는 .cursor/mcp.json 파일에 다음 구성을 추가합니다.
{
"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"
]
}
}
}구성에서 다음 자리 표시자를 바꾸세요.
YOUR_API_KEY : Smithery API 키
YOUR_COLLECTION_NAME : Qdrant 컬렉션 이름
YOUR_QDRANT_URL : Qdrant 인스턴스 URL
YOUR_QDRANT_API_KEY : Qdrant API 키
참고: Node.js가 설치되어 있고 PATH에 npx 가 있는지 확인하세요. nvm을 사용하는 경우 Cursor를 시작하기 전에 nvm use --lts 실행하여 올바른 Node.js 버전을 사용하고 있는지 확인하세요.
Claude의 설정에 다음 구성을 추가합니다.
{
"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
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
Shared knowledge base for AI agents. Semantic search across agents, no setup required — just a URL.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/hadv/wisdomforge'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server