dsh-geometry-knowledge
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@dsh-geometry-knowledgesearch the knowledge base for how α⁻¹ ≈ 137.036 is derived"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
dsh-geometry-knowledge
几何论(共扼谱几何 CSG)知识库插件 for DeepSeek Harness(DSH) —— 标准 DSH bundle,dsh plugin add 一条命令装好。
包内自带导出好的离线索引(data/),无需任何配置即可检索;同一套内核也可通过 mcp/server.mjs 作为 MCP 服务供 Codex++ 等客户端复用。
纯离线 BM25 检索:251 篇文章全文 + 4204 个分块 + 869 条有效真理(887 条历史快照),不依赖任何外部 API、嵌入模型或网络,安装即用。articles/ 根目录的 Markdown 是唯一内容真源,增删改后由本地程序自动原子重建派生索引、主张依赖图并运行一致性审计。检索、阅读、写入、本地状态、服务内主库与文件工具零运行时依赖;公式验证可选使用本机 Python + SymPy 做严格符号证明,geo_git_* 仅要求本机已装 git,geo_chat_* 走 Node 内置 node:sqlite(Node ≥ 22.5)或系统 sqlite3 命令,只有 geo_web_search 需要外网,geo_shell_execute 需本机可执行命令。
几何论是什么
几何论(共扼谱几何,Conjugate Spectral Geometry)是一套尝试通过少量而合理的实验数据锚定,正确描述这个物理世界的几何理论体系。它不宣称能从少量公理和假设必然地推导出整个物理世界。
公理起点:零之动(非平凡自映射 δ 持续产生区分)+ 总作用量为零(S_total = 0)
推导主干:δ → Clifford 代数 → Bott 周期(δ⁸ = 2π Berry 相位)→ E₈ 偶幺模格 → 结构常数 {2,3,5} → 乘子序列 → Born 法则代数导出 → M₅ Birkhoff 矩阵不动点 → α⁻¹ ≈ 137.036 → 三扇区物理(ℳ物质 / 𝒞因果 / ℐ信息)→ 标准模型重建 → 引力与宇宙学 → 预言检验
11 卷 251 篇根目录文章,覆盖从量子力学数学结构、夸克质量谱、中微子 Majorana 本质,到暗物质替代、黑洞信息悖论、CMB、量子纠错码等主题
本插件把整套知识库做成 31 个 DSH 原生工具(ctx.tools.register,非 MCP 转接),让 Agent 在会话中直接检索原文与已验证定理,并强制标注文章编号与章节引用。
Related MCP server: AI Knowledge Base MCP Server
提供的工具(31 个)
检索与阅读(5)
工具 | 说明 |
| 文章清单(编号、标题、文件名、分块数),可按系列过滤(如 |
| BM25 语义检索: |
| 读取文章:默认结构摘要视图(元信息+章节目录+核心结论速览), |
| 精确数学计算(纯 JS 安全求值,零依赖):四则/幂/三角/对数/开方,多行赋值,会话内中间变量跨调用保留 |
| 当前有效真理层检索(含永久编号 #N、公式名、证明摘要;superseded 条目自动排除) |
深度推理与审计(4)
工具 | 说明 |
| 查询程序生成的类型化主张依赖图。主张身份为“属地文章 + 声明类型 + 编号”,支持定义、公理、定理、命题、引理、推论、性质、注记、猜想、验证、观察、机制、结论、对应命题与开放问题;跨文章复述标为 |
| 验证 |
| 求解 3.23 的简单谱三扇区有限指派:输入 n×3 权重矩阵与 |
| 一致性审计:定义身份冲突、悬空/歧义引用、强依赖环、真理层重复编号/名称、真理编号缺少文章定义、数据库是否落后于文章真源。普通 |
写入与整理(3)
工具 | 说明 |
| 精确锚点局部替换。 |
| 写入/追加知识库文章。覆盖前自动备份到 |
|
|
工作区文件(3)
工具 | 说明 |
| glob 列目录( |
| 读工作区任意项目文件, |
| 写入/追加工作区文件(自动建父目录),覆盖且新内容不足原文件 30% 时触发截断保护 |
服务内主库与联网(5,P3)
工具 | 说明 |
| 服务内主库状态:真理有效/总条数、superseded 数、提交队列、事件日志与实际落盘路径 |
| 直接读取 |
| 提交候选公式到服务内待审队列(先本地校验必填项与 |
| 本地队列 |
| 互联网搜索(Serper/Google):查实验数据与外部文献;结果只作外部实验锚定输入,不得写入真理层 |
本地状态(8)
工具 | 说明 |
| 当前日期时间(中文契约: |
| 读取个人库(性格、想法、记忆、情绪等) |
| 写入个人库指定分类/子字段(子字段不存在时自动创建;已存在且非数组时中止写入,防误覆盖) |
| 记录"被纠正的错误表述 → 正确表述"(含原因、上下文、信任度) |
| 记录禁止出现的表述模式(severity: high/medium/low) |
| 记录补丁(主题 + 内容 + 来源) |
| 提交当前改动(留空 message 则自动生成) |
| 查看提交/文件历史 |
会话数据与命令执行(3,P4)
工具 | 说明 |
| Open WebUI 历史对话列表(只读 |
| 读取指定历史对话全文(按对话树正向遍历; |
| 在项目根内执行命令(编译 / 测试 / git / 部署):区分推导与编程任务各自配额,命中高危黑名单或试图读 |
独立仓库
本服务从 conjugate-spectral-geometry (主项目仓库)拆分为独立仓库发布,便于通过 npm / tarball / git 三种方式分发。
安装
DeepSeek Harness(DSH)
# 从 npm 安装
dsh plugin add dsh-geometry-knowledge
# 或直接从 GitHub 安装
dsh plugin add github:sdoygb/dsh-geometry-knowledgedsh plugin add 会自动把本包追加进该 profile 的 dsh.profile.bundles;本包自带的配置层
cordis.patch.yml 随即把 geometry-knowledge 插件行插入 loader,31 个 geo_* 工具立即可用。
指定 profile:dsh plugin --profile web add dsh-geometry-knowledge。
默认零配置 —— 插件直接读取包内 data/ 索引。要改用自己的文章库,在该 profile 的
cordis.patch.yml 里按 id 覆盖配置(profile 层在本包层之后应用):
- id: geometry-knowledge
config:
dataDir: /absolute/path/to/codex++-data
sourceArticlesDir: /absolute/path/to/app/articles
stateDir: /absolute/path/to/.geometry-knowledge
allowShell: falseCodex++ / 其他 MCP 客户端
同一内核也可作为 stdio MCP 服务运行:
python3 mcp/install_codex.py
python3 mcp/install_codex.py --check
node mcp/smoke.mjs从源码构建
npm install
npm run build # tsc → dist/
npm run check # build + 单元测试 + 冒烟测试使用示例
geo_list series="7." → 标准模型重建卷的全部文章清单
geo_search "弱混合角" → 检索弱混合角相关分块
geo_search "谱刚性" scope=truth → 检索当前有效真理
geo_read "10.8" section="Strouhal" → 读取 10.8 的 Strouhal 数推导章节
geo_read "7.5" → 7.5 的结构摘要视图(默认,省 token)
geo_calc "57.93+26.16+5.91" → 90(精确计算)
geo_calc "D=10/7821; D*2" → 0.00256(会话内变量保留)
geo_read "7.5" whole=true → 读取整篇 7.5 弱混合角
geo_claim number="10.17.7.02" depth=2 direction="dependencies" → 展开该主张显式引用的前置依据
geo_verify lhs="sin(x)^2+cos(x)^2" rhs="1" variables='["x"]' → 严格符号验证通过
geo_audit scope="graph" limit=20 → 列定义冲突、悬空/歧义引用与强依赖环
geo_time → 2026年09月10日 14:03:21 星期四(Asia/Shanghai)
geo_file_list pattern="**/*.py" → 列出工作区 Python 脚本
geo_write_article filename="10.41_xxx_CN_260910.md" content="..." → 写入并立即参与本会话检索
geo_edit_article filename="10.8" replacements='[{"old_text":"旧句。","new_text":"新句。"}]' → 精确替换(锚点不唯一会拒绝)
geo_manage_articles action="archive" filename="0.10" → 归档 0.10 并从本会话检索中移除
geo_git_commit message="10.41 补充 X 节" → 提交改动
geo_master_truth "#88" → 服务内真理层按永久编号精确取
geo_master_truth query="半群强收敛" include_superseded=true → 连旧结论一起审计
geo_master_status → 服务内主库状态 + 实际数据路径
geo_submissions action="supersede" permanent_number=427 reason="原论证不成立" → 追加取代事件
geo_chat_history limit=5 → 最近 5 条历史对话(取 id)
geo_chat_read chat_id="0ae3" → 读取该对话全文
geo_shell_execute command="npm test" → 在项目根跑测试(编译/测试类任务配额更宽)检索提示:先提取文章中的精确术语(如 θ_M、N_dec、η_K、Strouhal、谱刚性、弱混合角、Kolmogorov)效果最佳。
文章真源与索引同步
app/articles/*.md 是唯一内容真源;articles.jsonl、articles_toc.json、claims.jsonl、claim_graph.json、claim_repair.json 和 manifest.json 都是随时可重建的派生数据。整个同步过程只做本地扫描、分块、类型化依赖图解析、修复工作单生成和原子替换,不调用大模型,也不需要网络。
truth.jsonl 是真理条目快照,truth_events.jsonl 是不可变状态日志,master_submissions.jsonl 是本地提交与撤回的追加式队列。文章同步不会覆盖这三个文件;supersede 也不会改写 truth.jsonl 原行,而是由查询层归并事件得到最新状态。
geo_write_article、geo_edit_article、geo_manage_articles修改文章后,程序立即重建磁盘索引;当前会话和后续重启都能检索到新内容MCP 服务运行期间默认监听文章目录,其他 AI 或编辑器写入
.md后会去抖重建;fs.watch漏事件时由周期校对兜底下一次
geo_*工具调用发现manifest.json的 generation 变化后,会自动重载 BM25 索引,无需重启 MCP 服务同名文章被多个写入方同时修改时,不做文本合并;以磁盘稳定后的最终内容为准。文章仍在写入时同步会重试,不会把半截内容写进索引
只读取
articles/根目录下的.md;archive/等所有子目录、隐藏文件和常见临时文件都不参与索引
仓库内可直接使用独立同步器:
# 单次重建
node mcp/indexer.mjs sync
# 对比文章与 manifest 的 generation;不同则退出码为 1
node mcp/indexer.mjs status
# 常驻监听(Codex 关闭时也可运行,适合其他 AI 持续写文章的场景)
node mcp/indexer.mjs watchGEO_ARTICLES_DIR 指定文章真源,GEO_DATA_DIR 指定插件数据库目录。当前开发工作区使用:
数据库:
<仓库根>/codex++-data/文章真源:
<仓库根>/app/articles/
数据目录与来源优先级
派生索引的数据来源按以下顺序解析:
插件配置
dataDir环境变量
GEO_DATA_DIR包内自带索引
<包根>/data/(发布包默认,零配置开箱即用)开发工作区
<仓库根>/codex++-data/
文章真源由 sourceArticlesDir / GEO_ARTICLES_DIR 单独指定(缺省为 <dataDir>/articles),可与派生索引目录分离。主库真理、事件与提交队列都位于同一个 dataDir,不需要 masterUrl 或 masterToken。插件不会读取其他 AI 使用的 geo-data/。
本地状态目录
个人库与教学日志默认落在知识库数据目录(可用插件配置 stateDir 单独指定;启动日志会打印确切路径):
personal.json——geo_personal_*读写teaching.jsonl——geo_teach_*追加
可选能力与降级
P3 / P4 的可选能力都可单独关闭,关闭后其余工具不受影响:
联网闸门:配置
offline=true(或环境变量GEO_OFFLINE=1)时只禁用geo_web_search。geo_master_*与geo_submissions是本地文件能力,离线时仍全部可用命令执行:配置
allowShell=false(或GEO_ALLOW_SHELL=0)可关掉geo_shell_execute;开启时仍受三层约束——推导类与编程类任务各自配额(用尽即拒绝)、高危命令黑名单、以及.md文章读取拦截(读文章请走geo_read)历史对话:对话库路径按
chatDbPath配置 → 环境变量 → 常见候选路径依次解析;后端chatDbBackend ∈ auto / node / cli(默认 auto:先 Node 内置node:sqlite,失败回退sqlite3命令)。读不到chat表时明确报「请确认这是 Open WebUI 的 webui.db」,不静默失败公式验证:
geo_verify默认调用python3与本机 SymPy;可通过GEO_PYTHON指定解释器。缺少 Python/SymPy 或表达式不受支持时返回明确错误或“无法判定”,不会降级成虚假的验证成功密钥:
geo_web_search密钥按插件配置serperApiKey→SERPER_API_KEY/GEO_SERPER_API_KEY解析;未配置时返回三种配置方式而非报错堆栈
数据与构建
app/articles/*.md是唯一内容真源;codex++-data/articles.jsonl、codex++-data/articles_toc.json、codex++-data/claims.jsonl、codex++-data/claim_graph.json、codex++-data/claim_repair.json、codex++-data/manifest.json由node mcp/indexer.mjs sync程序化重建codex++-data/truth.jsonl、codex++-data/truth_events.jsonl、codex++-data/master_submissions.jsonl由服务内主库直接读写,不需要 Flask、ChromaDB、端口 5001 或常驻验证服务codex++-data/claim_repair.json是修复工作单:每条问题包含当前站点、候选定义、建议动作与理由;它本身只提出修正方案,不自动改文章geo_edit_article/geo_write_article会额外执行确定性关系网同步:同一文章内“同一声明类型 + 同一标题”的编号变化,默认更新全库同类精确引用;关联文章改写前先备份,任一写入失败则回滚本次已替换文件。sync_references=false可关闭自动引用同步正文含义变化不做无约束自动改写:插件会列出所有强依赖与提及来源,返回需要语义复核的文章;这类跨文章修正仍需调用方逐篇读取、改写并重新审计
服务运行时不读取 ChromaDB,也不启动 Flask 或常驻主库服务;派生索引统一由
node mcp/indexer.mjs sync从文章真源重建dist/由 TypeScript 编译:npm run build单元测试:
npm test(先tsc再跑tests/unit/*.test.mjs)冒烟测试:
npm run smoke
引用规范
所有检索结果必须标注文章编号(article_id/fname)与章节;真理层条目优先引用永久编号 #N。
许可证
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Securely search and manage workspace context files for AI agents and teams.
Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Search arXiv/Semantic Scholar/OpenAlex + medical evidence (PubMed/Europe PMC) + LaTeX/PDF tools.
Related MCP Servers
- FlicenseAqualityDmaintenanceEnables AI agents to query a local knowledge graph built from document collections using hybrid search (BM25 + vector fusion) and entity-relationship extraction. Supports privacy-first, offline operation with tools for semantic search, entity graph exploration, and corpus statistics.3-
- AlicenseBqualityBmaintenanceProvides read-only hybrid RAG search and discovery over a local-first AI knowledge corpus, enabling semantic and keyword search, browse, digest, and status tools.4PolyForm Noncommercial 1.0.0
- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables local-first hybrid knowledge retrieval from authorized Markdown and plain-text files, combining full-text and vector search with reranking and traceable source references via a single search tool.1MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables MCP-capable agents to search, retrieve, cite, and graph-explore curated SEO, SaaS, and LLM-wiki knowledge locally without API keys.5MIT