wisdomforge
by hadv·★ 4·综合分 33
使用 Qdrant 向量数据库的 MCP 服务器,用于存储和检索领域知识。
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12 个月前
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2 天前
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概述
WisdomForge 是一个 MCP 服务器,实现了使用向量数据库的知识管理功能。它允许用户存储和检索各种类型的知识,包括最佳实践、经验教训、洞察和经验。该服务器使用 Qdrant 的 FastEmbed 进行高效的嵌入生成,并支持 Qdrant 和 Chroma 作为向量后端。它提供存储领域知识和检索相关上下文的工具,非常适合希望捕获和利用机构知识的组织。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
你:存储组织最佳实践和经验教训供团队访问
你:在 AI 助手对话中检索相关领域知识
你:捕获和检索专家见解以支持决策
你:WisdomForge 支持哪些向量数据库?
你:如何将 WisdomForge 与 Claude Desktop 集成?
什么时候选它
当您需要将专业知识库集成到AI工作流程中,特别是用于存储和检索特定领域的最佳实践和见解时,选择WisdomForge。
什么时候不要选它
如果您需要超越专业知识检索的更广泛文档管理功能,或者寻找具有更全面协作功能的解决方案,请避免使用。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 2 个工具store_knowledgeStore domain-specific knowledge in a vector database
retrieve_knowledge_contextRetrieve relevant domain knowledge from a vector database
可对比工具
memgptsemantic-search-mcpvector-store-mcpnotion-mcp
安装
安装
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/hadv/wisdomforge
cd wisdomforge- 安装依赖:
npm install- 根据
.env.example创建.env文件:
cp .env.example .env- 在
.env中配置环境变量:
DATABASE_TYPE=qdrant
COLLECTION_NAME=wisdom_collection
QDRANT_URL=https://your-qdrant-instance.example.com
QDRANT_API_KEY=your_api_key
HTTP_SERVER=true
PORT=3000- 构建项目:
npm run buildClaude Desktop 配置
在 Claude 的设置中添加以下配置:
{
"processes": {
"knowledge_server": {
"command": "/path/to/wisdomforge/run-mcp.sh",
"args": []
}
},
"tools": [
{
"name": "store_knowledge",
"description": "在向量数据库中存储领域特定知识",
"provider": "process",
"process": "knowledge_server"
},
{
"name": "retrieve_knowledge_context",
"description": "从向量数据库检索相关领域知识",
"provider": "process",
"process": "knowledge_server"
}
]
}FAQ
- WisdomForge 支持哪些向量数据库?
- WisdomForge 支持 Qdrant 和 Chroma 作为向量数据库后端。您可以通过 DATABASE_TYPE 环境变量配置使用哪一个。
- 如何将 WisdomForge 与 Claude Desktop 集成?
- 将进程和工具配置添加到 Claude 的 settings.json 文件中,如 README 所示。确保 run-mcp.sh 脚本可执行,且路径正确。
wisdomforge 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。