Emacs MCP

蜂巢mcp

你的AI终于记住了。

 

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问题

你向克劳德解释你的代码库。架构、约束、模式。然后你达到了上下文限制。新会议。 克劳德什么都忘了。

解决方案

Session 1                         Session 2
───────────────────────────────────────────────────
You: "Our auth uses JWT..."       You: /catchup
Claude: *learns*                  Claude: "I remember:
         ↓                         - Auth uses JWT with refresh
     /wrap                         - Convention: validate at boundaries
         ↓                         What should we work on?"
    [Memory]  ────────────────►

具有语义搜索的持久性、项目范围内存。惯例、决定、片段——存储在本地，永远不会被遗忘。

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是什么让hive mcp与众不同

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快速开始

1.安装

选项A：自动化 hive mcp-cli （推荐）

# Requires Go 1.21+
go install github.com/hive-agi/hive-mcp-cli/cmd/hive@latest
go install github.com/hive-agi/hive-mcp-cli/cmd/hive-setup-mcp@latest

# Register and let Claude guide setup
claude mcp add hive-setup --scope user -- hive-setup-mcp
claude
# Ask: "Help me setup hive-mcp"

选项B：手动

export HIVE_MCP_DIR="$HOME/hive-mcp"
export BB_MCP_DIR="$HOME/bb-mcp"

git clone https://github.com/hive-agi/hive-mcp.git "$HIVE_MCP_DIR"
git clone https://github.com/hive-agi/bb-mcp.git "$BB_MCP_DIR"

claude mcp add hive --scope user -- "$HIVE_MCP_DIR/start-bb-mcp.sh"

2.验证

claude mcp list | grep -q "hive" && echo "OK" || echo "FAILED"

3.可选：语义搜索

ollama pull nomic-embed-text      # Local embeddings
docker compose up -d              # Chroma vector DB

先决条件

可选的:

• Emacs 28.1+用于swarm vterm UI和缓冲区集成。看 Emacs配置.
• 无头模式在没有Emacs的情况下工作（但为了无头的稳定性，建议使用Emacs作为依赖）。

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20个综合工具

每个工具都是具有子命令的合并命名空间（例如。， memory add, memory query, kg traverse).

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建筑

Claude ──MCP──► hive-mcp (Clojure)
                    │
                    ├── Memory (Chroma vectors + scoped entries)
                    ├── Knowledge Graph (DataScript, Datalevin, or Datahike)
                    ├── Swarm (lings + drones + hivemind)
                    ├── Workflows for AIs (building blocks for repeatable behavior)
                    └── Extension Registry (requiring-resolve stubs)
                            │
                            └──► [optional] your extensions (e.g., plug openclaw, langchain, whatever etc)

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可扩展性

hive mcp使用基于 IAddon协议 具有自动类路径发现功能。创建新插件需要一个命令：

clojure -Sdeps '{:deps {io.github.hive-agi/hive-mcp {:git/tag "vX.Y.Z" :git/sha "..."}}}' \
  -Tnew create :template hive-agi/addon :name com.example/my-addon

这将生成一个完整的项目，其中包括：

• IAddon协议实现 （使用8种生命周期方法取消记录）
• META-INF类路径清单 （启动时自动发现，核心无变化）
• 单元测试 （涵盖生命周期、工具、健康状况的12项测试）
• REPL就绪 开发设置

插件类型

运作原理

插件是通过以下方式发现的 META-INF/hive-addons/*.edn 类路径上的清单文件（与Java的模式相同 ServiceLoader).清单声明依赖关系，插件按拓扑顺序加载。无需更改hive mcp核心代码。

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Carto商店（地图摘录）

制图片段（代码块嵌入 carto_callers / carto_definition / carto_callees)生活在一个专用的矢量库中——与普通矢量库分开 :memory-store --因此回忆调优保持独立。

默认配置（已连接 docker-compose.yml 作为服务 qdrant-carto):

{:services
 {:qdrant-carto {:mode :local
                 :host "localhost"
                 :port 6333
                 :collection "carto-snippets"
                 :embedding {:provider :ollama
                             :model "nomic-embed-code"}}
  :carto-store  {:backend :qdrant-carto}}}

用户覆盖示例 (~/.config/hive-mcp/config.edn):

{:services
 {:qdrant-carto {:host "qdrant.internal"
                 :port 6333
                 :collection "my-carto"
                 :embedding {:provider :ollama
                             :model "nomic-embed-code"}}
  :carto-store  {:backend :qdrant-carto}}}

如果 :carto-store 省略， hive-mcp.config.resolve/resolve-carto-store 记录警告并回退到 :memory-store --系统继续启动，但地图在共享存储中写入土地。生产部署应声明 :carto-store 明确地。

打开专用实例：

docker compose up -d qdrant-carto

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对于LLMs

看 CLAUDE.md 了解项目约定、工具模式和内存使用指南。

文档

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相关

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AGPL-3.0或更高版本