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auto-knowledge-base

by guyeyouhun
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自主知识库 (Auto Knowledge Base)

基于 MCP 协议的自主知识库，为工程 Agent 提供智能知识服务。 自带 LLM 层，模型由用户自配，不绑定任何厂商。

核心理念

不只是知识存储，而是有"大脑"的知识伙伴：

  • 有记忆 — 结构化知识存储（实体/模式/决策/项目）

  • 有理解力 — 自带 LLM 提取语义、综合推理

  • 有主动性 — 根据上下文主动推送相关知识

  • 保正确性 — staging 暂存机制，确认后才固化

谁都能用： Claude Code / Cursor / Windsurf……任何 MCP 客户端

Related MCP server: Knowledge Base MCP

项目状态 (v0.1 MVP)

✅ MCP Server 运行中，6 个工具全部通过测试
✅ 文件存储 + 全文索引
✅ LLM 客户端（OpenAI + Anthropic 自动探测）
✅ 语义搜索 + 相关性推理
✅ staging 暂存机制
✅ 已注册到 Claude Code（auto-kb，✔ Connected）
⬜ SQLite 存储（进行中）
⬜ 向量嵌入
⬜ 自动捕获（PostToolUse hook）
⬜ 知识图谱可视化
⬜ 跨项目模式抽象

架构

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│              auto-knowledge-base MCP Server           │
│                                                      │
│  ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐         │
│  │  MCP     │   │ 存储层    │   │ LLM 层   │         │
│  │  Tools   │──▶│ JSON     │──▶│ openai   │         │
│  │          │   │ 索引     │   │ client   │         │
│  │ search   │   │ staging  │   │          │         │
│  │ learn    │   │          │   │ extract  │         │
│  │ relevant │   │          │   │ search   │         │
│  │ status   │   │          │   │ synth    │         │
│  └──────────┘   └──────────┘   └────┬─────┘         │
│                                      │               │
│                                      ▼               │
│                           ┌──────────────────┐       │
│                           │  用户配置的 LLM   │       │
│                           └──────────────────┘       │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

# 安装依赖
npm install && npm run build

# 注册到 Claude Code
claude mcp add auto-kb \
  -e LLM_BASE_URL=http://localhost:15721/v1 \
  -e LLM_API_KEY=cc-switch-proxy \
  -e LLM_MODEL=deepseek-v4-flash \
  -- node dist/index.js

用其他模型

# OpenAI
claude mcp add auto-kb \
  -e LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 \
  -e LLM_API_KEY=sk-... \
  -e LLM_MODEL=gpt-4o \
  -- node dist/index.js

# Ollama 本地
claude mcp add auto-kb \
  -e LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 \
  -e LLM_API_KEY=ollama \
  -e LLM_MODEL=llama3 \
  -- node dist/index.js

环境变量

变量

必填

说明

LLM_BASE_URL

是

LLM API 地址（OpenAI 兼容格式）

LLM_API_KEY

是

API 密钥

LLM_MODEL

是

模型名称

KNOWLEDGE_DIR

否

知识存储路径（默认 ./knowledge）

MCP 工具

工具

参数

LLM 参与

输出

knowledge_search

query, tags?, project?, limit?

✅ 语义理解 + 排序

条目列表 + 综合说明

knowledge_learn

content, type?, title?, project?, tags?

✅ 提取结构化知识

条目 ID + 标题 + 置信度

knowledge_learn_staged

content, source?

✅ 提取并暂存

staging ID

knowledge_relevant

task, keywords?, project?, file?

✅ 关联判断

排序结果

knowledge_status

—

❌

统计 + LLM 状态

knowledge_config

—

❌

配置摘要

信任机制

knowledge_learn         → LLM 提取 → 直接固化 (confidence: confirmed)
knowledge_learn_staged  → LLM 提取 → staging (confidence: staging)
                          等待确认或重复 N 次后升级为 confirmed

项目结构

src/
├── index.ts               # MCP Server 入口 + 6 个工具
├── types.ts               # 类型定义
├── config.ts              # 配置读取（.env + 环境变量）
├── llm/
│   └── client.ts          # LLM 客户端（自动探测 OpenAI/Anthropic）
├── storage/
│   ├── interface.ts       # 存储接口
│   └── file-store.ts      # JSON 文件存储 + 索引 + 搜索
└── tools/
    ├── search.ts          # 搜索工具（关键词 + LLM 排序）
    ├── learn.ts           # 学习工具（learn + learn_staged）
    ├── relevant.ts        # 关联推送
    └── status.ts          # 状态 + 配置
knowledge/                 # 知识存储（gitignored）

后续迭代

阶段

内容

Phase 1

✅ MVP 核心功能

Phase 2

🔄 SQLite 存储 + 向量嵌入

Phase 3

自动捕获（PostToolUse hook）

Phase 4

知识图谱可视化 + 跨项目模式抽象

Phase 5

自动巡检（arXiv/GitHub 发现）

Install Server
F
license - not found
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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