Fegis

Fegis 具有以下三个功能：

1. 易于编写的工具 - 使用 YAML 格式编写提示。工具模式使用灵活的自然语言指令。
2. 结构化数据存储在向量数据库中 - 每次工具调用都会自动保存到 Qdrant 中，包含完整的上下文。
3. 搜索 - AI 可以通过语义相似性、过滤器或直接查找来搜索所有之前的工具使用情况。

快速开始

# 安装 uv
# Windows
winget install --id=astral-sh.uv -e

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 克隆
git clone https://github.com/p-funk/fegis.git

# 启动 Qdrant
docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant:latest

配置 Claude Desktop

更新 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "fegis": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/fegis",
        "run",
        "fegis"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
        "QDRANT_API_KEY": "",
        "COLLECTION_NAME": "fegis_memory",
        "EMBEDDING_MODEL": "BAAI/bge-small-en",
        "ARCHETYPE_PATH": "/absolute/path/to/fegis-wip/archetypes/default.yaml",
        "AGENT_ID": "claude_desktop"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。您将拥有包括 SearchMemory 在内的 7 个新工具。

工作原理

1. 来自 YAML 的工具

parameters:
  BiasScope:
    description: "应用的偏见检测范围"
    examples: [确认, 可用性, 锚定, 系统性, 综合]

  IntrospectionDepth:
    description: "检查内部推理过程的深度"
    examples: [表面, 中等, 深度, 极致, 元递归]
    
tools:
  BiasDetector:
    description: "通过结构化的自我检查识别人工智能思维模式中的推理盲点、认知偏差和系统性错误"
    parameters:
      BiasScope:
      IntrospectionDepth:
    frames:
      identified_biases:
        type: List
        required: true
      reasoning_patterns:
        type: List
        required: true
      alternative_perspectives:
        type: List
        required: true

2. 自动记忆存储

每次工具调用都会存储以下内容：

• 使用的工具名称和参数
• 完整的输入和输出
• 时间戳和会话上下文
• 用于语义搜索的向量嵌入

3. SearchMemory 工具

"使用 SearchMemory 查找我对隐私问题的分析"
"使用 SearchMemory 查找我上周生成的创意想法？"
"使用 SearchMemory 显示所有 UncertaintyNavigator 结果"
"使用 SearchMemory 搜索关于决策的记忆"

可用的原型

• archetypes/default.yaml - 认知分析工具（如 UncertaintyNavigator, BiasDetector 等）
• archetypes/simple_example.yaml - 基本示例工具
• archetypes/emoji_mind.yaml - 使用表情符号进行符号推理
• archetypes/slime_mold.yaml - 网络优化工具
• archetypes/vibe_surfer.yaml - 网络探索工具

配置

必需的环境变量：

• ARCHETYPE_PATH - YAML 原型文件路径
• QDRANT_URL - Qdrant 数据库 URL（默认：http://localhost:6333）

可选的环境变量：

• COLLECTION_NAME - Qdrant 集合名称（默认：fegis_memory）
• AGENT_ID - 此代理的标识符（默认：default-agent）
• EMBEDDING_MODEL - 密集嵌入模型（默认：BAAI/bge-small-en）
• QDRANT_API_KEY - 远程 Qdrant 的 API 密钥（默认：空）

要求

• Python 3.13+
• uv 包管理器
• Docker（用于 Qdrant）
• 兼容 MCP 的客户端

许可证

MIT 许可证 - 详情参见 LICENSE 文件。