WisdomForge

Мощная система управления знаниями, которая вырабатывает мудрость из опыта, идей и лучших практик. Создана с использованием векторной базы данных Qdrant для эффективного хранения и поиска знаний.

Функции

• Интеллектуальное управление знаниями и их поиск

• Поддержка различных типов знаний (передовой опыт, извлеченные уроки, идеи, опыт)

• Настраиваемый выбор базы данных через переменные среды

• Использует встроенную функцию FastEmbed от Qdrant для эффективной генерации встраиваний

• Хранение и извлечение знаний в предметной области

• Возможность развертывания на платформе Smithery.ai

Related MCP server: KB-MCP Server

Предпосылки

• Node.js 20.x или более поздняя версия (рекомендуется LTS)

• npm 10.x или более поздняя версия

• База данных векторов Qdrant или Chroma

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

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

2. Установить зависимости:

npm install

3. Создайте файл .env в корневом каталоге на основе шаблона .env.example :

cp .env.example .env

4. Настройте переменные среды в файле .env :

Требуемые переменные среды

Конфигурация базы данных

• DATABASE_TYPE : Выберите векторную базу данных ( qdrant или chroma )

• COLLECTION_NAME : Название вашей векторной коллекции

• QDRANT_URL : URL вашего экземпляра Qdrant (обязательно, если используется Qdrant)

• QDRANT_API_KEY : API-ключ для Qdrant (требуется при использовании Qdrant)

• CHROMA_URL : URL вашего экземпляра Chroma (обязательно, если используется Chroma)

Конфигурация сервера

• HTTP_SERVER : установите значение true , чтобы включить режим HTTP-сервера.

• PORT : Номер порта только для локальной разработки (по умолчанию: 3000). Не используется в облачном развертывании Smithery.

Пример конфигурации .env для Qdrant:

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

5. Создайте проект:

npm run build

Интеграция IDE ИИ

Курсор AI IDE

Добавьте эту конфигурацию в файл ~/.cursor/mcp.json или .cursor/mcp.json :

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Замените следующие заполнители в конфигурации:

• YOUR_API_KEY : Ваш ключ API Smithery

• YOUR_COLLECTION_NAME : Название вашей коллекции Qdrant

• YOUR_QDRANT_URL : URL вашего экземпляра Qdrant

• YOUR_QDRANT_API_KEY : Ваш ключ API Qdrant

Примечание: Убедитесь, что у вас установлен Node.js и npx доступен в вашем PATH. Если вы используете nvm, убедитесь, что вы используете правильную версию Node.js, запустив nvm use --lts перед запуском Cursor.

Клод Десктоп

Добавьте эту конфигурацию в настройки Клода:

{
  "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"
    }
  ]
}