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MCP Server · AI代理

Vector Forge

VectorForge是一个本地高性能向量数据库和C++ MCP服务器,为AI助手提供长期记忆功能,支持快速向量操作和本地存储。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
C++本地存储向量数据库ClaudeClaude Desktop

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
sadatnazarli
提供方
sadatnazarli

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Vector Forge 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

VectorForge

High-Performance Local Vector Database & C++ MCP Server

Installation • Usage • Troubleshooting • Architecture • License

______________________________________________________________________

🚀 概述

VectorForge 是一个本地RAG(检索增强生成)系统,通过将高性能C++向量引擎与TypeScript模型上下文协议(MCP)服务器相结合,为AI助手(如Claude)提供长期内存。

主要观点:

  • C++用于快速矢量运算和紧凑的二进制存储。
  • Node.js MCP服务器,用于与Claude集成和嵌入生成。
  • 仅本地存储(不需要云)。

______________________________________________________________________

✨ 特性

  • ⚡ C++核心引擎(C++17,无外部运行时依赖)
  • 🔌 MCP集成(Node.js)
  • 💾 本地二进制存储(data/database.bin)
  • 🔍 余弦相似度搜索
  • 🛠️ 可扩展的嵌入后端(OpenAI、Ollama等)

______________________________________________________________________

🏗️ 建筑

graph TD
  A[Claude Desktop App] -->|MCP Protocol| B[Node.js Server]
  B -->|Executes| C[C++ Binary]
  C -->|Reads/Writes| D[(data/database.bin)]

  subgraph VectorForge System
    B
    C
    D
  end
  • 前端:Claude通过MCP发送JSON。
  • 中间件:TypeScript服务器生成嵌入并转发请求。
  • 后端:C++二进制处理I/O和向量数学。

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🛠️ 安装和设置

先决条件

  • g++(C++17)
  • Node.js v18+
  • npm
  • 制造

1.克隆和构建

git clone https://github.com/sadatnazarli/VectorForge.git
cd VectorForge
make all

2.配置克劳德桌面

编辑Claude配置以添加MCP服务器条目(使用绝对路径):

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ 窗户: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

下面是两张有用的图片,显示了在Claude Desktop中添加MCP服务器的位置,以及在配置中写入什么来连接VectorForge。将这些文件放在存储库中 images/claude_mcp_location.png 和 images/claude_command_example.png.

Screenshot: where to add an MCP connector in Claude Desktop settings.

Screenshot: example JSON entry to add to claude_desktop_config.json.

示例JSON条目(使用构建服务器的绝对路径):

{
  "mcpServers": {
    "vectorforge": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/VectorForge/server/dist/index.js"]
    }
  }
}

3.验证

重新启动Claude Desktop并确认出现VectorForge连接器。

______________________________________________________________________

💻 使用指南

与克劳德(推荐)

  • 存储内存:指示Claude记住文本——触发器 store_memory,将文本+嵌入保存到 database.bin.
  • 回忆记忆:问克劳德——触发器 recall_memory,搜索 database.bin 使用余弦相似性。

CLI(开发人员/调试人员)

添加向量:

./build/vectorforge add "This is a test memory" "[0.1, 0.2, 0.3, ...]"

搜索:

./build/vectorforge search "[0.1, 0.2, 0.3, ...]"

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⚠️ 错误处理和故障排除

常见错误

错误/症状可能原因解决方案
“错误:找不到C++可执行文件”未生成C++二进制文件运行 make cpp 或 make all
“权限被拒绝”(在database.bin上)服务器缺少写入权限chmod -R 755 data/
“MCP连接被拒绝”配置中的路径不正确在中使用绝对路径 claude_desktop_config.json
“向量维度不匹配”嵌入大小!=预期(1536)确保嵌入模型输出1536 dims
“打开数据库失败”已损坏或丢失.bin删除 data/database.bin (将重新创建)

调试步骤

  1. 检查MCP日志(示例): tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp.log
  2. 手动运行C++二进制文件: ./build/vectorforge
  3. 重建: make clean && make all

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📂 项目结构

VectorForge/
├── cpp/               # C++ source
│   ├── main.cpp
│   └── vector_store*
├── server/            # TypeScript MCP server
│   └── src/index.ts
├── data/              # Binary storage
│   └── database.bin
├── images/            # README assets
│   ├── logo.png
│   ├── claude_mcp_location.png
│   └── claude_command_example.png
└── LICENSE            # License file

______________________________________________________________________

🔮 路线图

  • 用OpenAI/Ollama集成替换模拟嵌入
  • 添加元数据(标签、时间戳)
  • 为大规模数据集实施HNSW索引

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📄 许可证

本项目根据MIT许可证条款获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

______________________________________________________________________

注意:在生产使用之前,请仔细检查配置路径和嵌入尺寸。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

C++本地部署向量数据库AI助手本地存储C++引擎MCP协议

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Vector Forge 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Vector Forge 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Vector Forge 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Vector Forge 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Vector Forge 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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