uv sync                          # 安装依赖（含开发依赖）
uv run grammar-kb ingest ./pdfs  # 导入一个 PDF 目录（全量重建，id 可复现）
uv run grammar-kb stats          # 查看统计

uv run grammar-kb ingest ./pdfs               # 导入目录（或单个 PDF 文件）
uv run grammar-kb lecture 25                   # 输出某讲的完整 Markdown（表格已还原）
uv run grammar-kb lecture 25 --format html     # 输出某讲的 HTML（表格渲染为 <table>）
uv run grammar-kb kp 173                       # 输出某知识点的完整 Markdown
uv run grammar-kb search "关键词"              # 全文检索知识点
uv run grammar-kb search "since" --category 时态
uv run grammar-kb markers --category 时态      # 列出某类下所有关键词/标志词
uv run grammar-kb markers --tense 现在完成时   # 列出某时态的标志词
uv run grammar-kb relation 主将从现            # 按关系类型查知识点
uv run grammar-kb stats                        # 统计
uv run grammar-kb serve --port 8000            # 启动 HTTP 查询服务（见 http://127.0.0.1:8000/docs）

PDF ──► pdf_parser   去水印（字体+方向过滤）+ 重排行 + 还原表格
      └─► structure    文本 → 大纲树 → 知识点切分（分类 + 关键词 + 关系）
                      └─► db          SQLite（lecture / knowledge_point / marker / relation / block + FTS5）
                                      └─► query  查询 API（CLI 与 MCP 共用）

lecture(number UNIQUE, title, full_title, category, subcategory, source_file, page_count)
knowledge_point(lecture_id, lecture_number, title, category, section_path,
                body_md, examples_md, table_md, is_table, source_page, source_bbox, tags_json, ord)
marker(kp_id, lecture_number, marker, marker_type, tense, note)        -- 关键词/标志词
relation(kp_id, type, to_kp_id, note)                                  -- 关系：主将从现/时态呼应…
lecture_block(lecture_id, page, seq, kind, text_md)                    -- 整讲还原用

-- 全文检索（external-content + trigram，中文子串命中）
CREATE VIRTUAL TABLE kp_fts USING fts5(title, body_md, examples_md, table_md,
    content='knowledge_point', content_rowid='id', tokenize='trigram');

uv sync --extra server                       # 安装 server 依赖（fastapi + uvicorn）
uv run grammar-kb serve --port 8000          # 经由 CLI
# 或独立入口：
uv run grammar-kb-server --host 0.0.0.0 --port 8000

curl "http://127.0.0.1:8000/search?q=现在完成时&limit=3"
curl "http://127.0.0.1:8000/lectures/25?format=html"

// 成功（HTTP 200）
{ "code": 0, "message": "ok", "data": { "knowledge_points": 359, ... } }
// 错误（HTTP 与 code 一致）
{ "code": 404, "message": "第 99 讲不存在", "data": null }

uv sync --extra mcp
uv run grammar-kb-mcp

{
  "mcpServers": {
    "grammar-kb": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/grammar-kb", "grammar-kb-mcp"],
      "env": { "GRAMMAR_KB_DB": "/path/to/grammar-kb/data/grammar.db" }
    }
  }
}

uv run pytest                           # 全部（含真实 PDF 集成）
uv run pytest -m "not integration"      # 仅纯单测（无需 PDF，秒级）