我把本地文档做成了 Agent 能用的知识库

最近在继续打磨一个自己的项目：LLMRAGcreatetool。 我越来越觉得，本地知识库不应该只是把文档切块丢进向量库这么简单。 真正好用的知识库，应该能长期运行，能重启后恢复，能知道哪些文件变了，能告诉你答案来自哪里，也能被 Agent / MCP / IDE 稳定调用。 所以我把这个项目往本地 RAG daemon + MCP 工具链的方向推进了一轮： * 默认走本地 Ollama，不需要把 API key 放进仓库 * 支持 workspace，把不同知识库隔离管理 * 支持增量索引，重复索引未变化文件会自动跳过 * query / answer 都返回 sources，方便追溯来源 * 增加 daemon stats API，可以查看文件数、chunk 数、最近索引状态 * MCP 工具增强，方便 Agent 搜索 workspace、回答问题、查看状态 * 本地和远程服务器都做了测试验证 我现在想做的不是一个看起来很炫的 AI demo， 而是一个开发者真的可以放在本地长期使用的知识库底座。 后面会继续做 RAG 评测、引用体验、IDE 接入和更好的索引状态管理。 如果你也在折腾 RAG、本地知识库、Agent 工具链，欢迎一起交流。 #RAG #本地知识库 #AI工具 #Agent #MCP #独立开发 #知识管理 #效率神器 #高效生产力 #人生就是无数个共享文档