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ragforge (Luciform Research)

MCP Server

RagForge是一个具有本地持久化知识库的AI代理框架,能够将代码、文档或网页内容转化为可搜索的知识图谱,并提供语义搜索、智能代理和多项目支持等功能。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

5

资源数

0
代码分析搜索HTMLClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

LuciformResearch

提供方

LuciformResearch

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

RagForge

具有持久局部脑的通用RAG药物

使用人工智能工具将任何代码库、文档或网络内容转换为可搜索的知识图。

许可证–Luciform研究源许可证(LRSL)v1.1

©2025 Luciform Research。除下文授予的权利外,保留所有权利。

  • 免费用于: 研究、教育、个人项目、自由职业者/小规模(月收入≤10万欧元)
  • 超过阈值的商业用途 需要单独协议
  • 联系人: legal@luciformresearch.com
  • 全文: 许可证

______________________________________________________________________

RagForge是什么?

RagForge是一个 AI代理框架 带着一个 局部持续性脑 (~/.ragforge):

  • 守护进程架构 -按需唤醒,干净关闭
  • 文件监视 -增量接收文件更改
  • 差异感知更新 -只重新解析更改的内容
  • 多项目支持 -同时处理多个代码库
  • 针对规模进行了优化 -高效处理大型项目
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AGENT BRAIN (~/.ragforge)              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                    Neo4j + Embeddings               │   │
│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐            │   │
│  │  │Project A │ │Quick     │ │Web Pages │            │   │
│  │  │(code)    │ │Ingest    │ │(docs)    │            │   │
│  │  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘            │   │
│  │                     ↓                               │   │
│  │         Unified Semantic Search                     │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                             │
│  FILE WATCHER → Incremental Ingestion → Graph Update       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

______________________________________________________________________

摄入能力

代码

语言解析器
TypeScript、TSX带作用域提取的完整AST
JavaScript、JSX全AST解析
Python带类/函数提取的AST
Vue,SvelteSFC解析与脚本提取
HTML、CSS、SCSS结构提取
其他语言基于正则表达式的回退解析器

文件

格式方法
PDFpdfjs-dist(Mozilla PDF.js)+用于扫描的Gemini Vision
DOCX本地解析(猛犸象)
XLSX纸张/单元格提取(XLSX)
Markdown节/标题解析
JSON、YAML结构提取
CSV行/列解析

3D和媒体

格式功能
glTF、GLB元数据+多视图渲染
OBJ几何提取
图像(PNG、JPG…)OCR+视觉+嵌入

网络

特性描述
网络爬行带有链接跟踪的递归深度
JS渲染动态页面的剧作家
搁浅实时信息的网络搜索
LRU缓存最后6页用于快速重新访问

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搜索与理解

特性描述
语义搜索通过Gemini实现超快速矢量嵌入
模糊搜索Levenshtein匹配,无需摄入
Smart Grep在所有文件中搜索正则表达式
签名过滤按函数签名、docstring、类型筛选
自定义密码直接图形查询
一致性锁在摄取过程中搜索被阻止以获得一致性

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代理能力

与本地模型和云API兼容:

特性描述
结构化查询对回复应用提示
批处理高效的批量操作
文件编辑具有自动摄取功能的读/写/编辑
Shell执行白名单命令
递归子代理为复杂任务生成代理
MCP暴露高级型号的完整工具访问权限

研究代理

研究代理 是一个针对代码库探索和文档优化的自主代理。

通过MCP使用 (来自克劳德或其他客户):

call_research_agent({ question: "How does authentication work?" })

它的作用:

  • 使用以下内容搜索知识图 brain_search
  • 自动读取相关文件
  • 探索与的代码关系 explore_node
  • 构建一份包含引文的全面降价报告
  • 返回置信水平(高/中/低)

输出示例:

{
  "report": "# Authentication System\n\n## Overview\n...",
  "confidence": "high",
  "sourcesUsed": ["src/auth.ts", "src/middleware/jwt.ts"],
  "toolsUsed": ["brain_search", "read_file", "explore_node"],
  "iterations": 3
}

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媒体生成

工具说明
generate_image通过Gemini将文本转换为图像
edit_imageAI驱动的图像编辑
generate_multiview_images4个连贯的3D视图
generate_3d_from_text全文本到3D管道
generate_3d_from_image通过Trellis将图像转换为3D
render_3d_asset多视图3D渲染
analyze_3d_model3D资产的视觉分析

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快速开始

先决条件

  • 码头工人 -Neo4j数据库需要

- (Windows/macOS) - 或 sudo apt install docker.io (Linux)

1.安装

npm install -g @luciformresearch/ragforge-cli

2.设置(Docker+Neo4j)

ragforge setup

这将:

  • ✅ 检查Docker是否已安装并正在运行
  • ✅ 创建Neo4j容器(ragforge-neo4j)
  • ✅ 配置 ~/.ragforge/.env 自动地

选项:

ragforge setup --password myPassword  # Custom Neo4j password
ragforge setup --force                # Recreate container

3.添加您的API密钥

# Add to ~/.ragforge/.env
GEMINI_API_KEY=your-gemini-key        # Required for embeddings & search
REPLICATE_API_TOKEN=your-token        # Optional, for 3D generation

4.与克劳德(MCP)一起使用

将RagForge添加到您的Claude配置中(请参阅 MCP服务器 部分),然后问克劳德:

"Use brain_search to find authentication code"
"Ingest the ./src directory"
"Call the research agent to explain the database layer"

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MCP服务器

RagForge通过以下方式公开所有工具 模型上下文协议 适用于Claude、GPT和其他MCP兼容客户端。

Claude代码(CLI)的设置

  1. 构建RagForge (如果来自来源):
cd ragforge && npm install && npm run build
  1. 添加到Claude代码配置 (~/.claude/claude_desktop_config.json):
{
  "mcpServers": {
    "ragforge": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ragforge/packages/cli/dist/mcp.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}
  1. 重新启动Claude代码 验证工具可用:
/mcp

Claude桌面设置

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)或同等版本:

{
  "mcpServers": {
    "ragforge": {
      "command": "ragforge",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

使用克劳德的RagForge

连接后,您可以要求Claude使用RagForge工具:

"Use brain_search to find authentication code in my project"
"Ingest the ./src directory and search for API endpoints"
"Call the research agent to explain how the database layer works"

MCP提供的关键工具:

类别工具
搜索brain_search, grep_files, search_files
文件read_file, write_file, edit_file, delete_path
摄入ingest_directory, ingest_web_page, forget_path
代理call_research_agent (自主研究)
Gitrun_command, git_status, git_diff
媒体generate_image, generate_3d_from_text, render_3d_asset
网络fetch_web_page, search_web
管理员exclude_project, include_project, list_brain_projects

______________________________________________________________________

项目结构

ragforge/
├── packages/
│   ├── core/              # Main package
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── brain/           # BrainManager, knowledge persistence
│   │   │   ├── runtime/
│   │   │   │   ├── adapters/    # File parsers (code, docs, media, web)
│   │   │   │   ├── agents/      # RAG agent implementation
│   │   │   │   ├── projects/    # ProjectRegistry, multi-project
│   │   │   │   └── ingestion/   # Incremental ingestion, file watcher
│   │   │   └── tools/           # Agent tools (file, image, 3D, web, brain)
│   │   └── defaults/            # Default YAML configs
│   │
│   └── cli/               # CLI commands (agent, mcp, ingest)
│
├── docs/project/          # Design docs and session notes
└── examples/              # Example projects

______________________________________________________________________

路线图

  • \[x\] 使用Neo4j的持久大脑
  • \[x\] 通用文件摄取
  • \[x\] 嵌入语义搜索
  • \[x\] 网络爬行和接地
  • \[x\] 图像和3D生成
  • \[x\] MCP服务器集成
  • \[x\] 项目被排除在搜索之外
  • \[\]本地模型支持(Ollama)
  • \[\]API爬虫(Swagger/OpenAPI)
  • \[\]数据库爬虫(模式提取)
  • \[\]带墨迹的终端UI(React)
  • \[\]协作多代理工作流

______________________________________________________________________

发展

# Clone and install
git clone https://github.com/LuciformResearch/ragforge
cd ragforge
npm install

# Build all packages
npm run build

# Run tests
npm test

______________________________________________________________________

链接

______________________________________________________________________

#RAGForge#LuciformResearch#RAG#LLM#代理#DevTools#AIEngineering#Neo4j#MCP

目录标签

目录标签

代码分析搜索HTMLClaude本地部署知识图谱语义搜索AI代理文档解析

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

token

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明token部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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