CloudMind

evepupil18stars

开源、用户自有、运行在个人 Cloudflare 账号中的 AI 记忆层。

1# CloudMind

README.mdMCP server

Transport: stdio
Status: Local

Power your agent

Add this server

Install from the publisher. Not a PlugMCP endpoint.

Run on PlugMCP

Host a copy with our keys and logs.

No packaged release in the registry yet. Follow the repository README.

RepositoryPublisher installStep-by-step: add this in Claude

Remote URL or a command on your machine? How the two installs differ

Run on PlugMCP

Host a copy with our keys and logs.

A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.

Launch

Server facts

Local

Transport: stdio
Last checked: 2026-10-28

Stars: 18
Tools: —
Uptime: —

Tools

No tool list yet. Remote servers get one after the first health check.

FAQ

Questions

How do I install CloudMind?

Copy the stdio config for Cursor, Claude Desktop, Claude Code, or VS Code on this page. It uses the publisher's install, not a PlugMCP proxy.

Does CloudMind need an API key?

No required environment variable is listed on this record.

What transport does CloudMind use?

CloudMind runs locally over stdio.

When was CloudMind last checked?

Last checked 2026-10-28. 开源、用户自有、运行在个人 Cloudflare 账号中的 AI 记忆层。

From the publisher

Documentation

</a>
<a href="https://hono.dev/">
  
</a>
<a href="https://developers.cloudflare.com/">
  
</a>
<a href="https://github.com/evepupil/CloudMind/releases/tag/v0.3.0">
  
</a>
<a href="https://vitest.dev/">
  
</a>

概览

CloudMind 是一套 BYOC（Bring Your Own Cloud）个人 AI 记忆层。它运行在用户自己的 Cloudflare 账号中，原始来源、结构化记忆、搜索索引和导出数据都由用户掌控。

它可以收集 URL、笔记和 PDF，提取并调和知识，通过全文、语义和知识图谱多个渠道检索证据，还能通过 MCP 向 AI 客户端提供经过筛选的个人记忆和 Agent 工作记忆。

当前版本为 v0.3.0。现行 roadmap 的全部里程碑已经完成，并通过本地门禁、 GitHub Actions、生产 smoke 和 Worker 回滚演练。

记忆模型

CloudMind 使用三层结构：

层级	职责
L1 来源层	不可变资产、chunks 和 R2 原始快照，是可导出的事实来源
L2 语义记忆层	D1 知识图谱，包含实体、双时间 statements、关系、来源和可选 communities
L3 记忆面	Web 管理和 MCP 记忆动词，支持记住、回忆、更新、遗忘和恢复

每条记录还带有三个可以自由组合的维度：

recordKind = library | memory
scopeId    = personal | agent
contextKey = global | project:<stable-key>

三个维度分别表达记录形态、记忆归属和项目上下文。单个维度内使用 OR，跨维度使用 AND，因此 Agent 可以按实际任务灵活筛选。

CloudMind 不会自动归档完整的外部会话。AI 客户端通过 remember_agent 写入经过挑选的高密度记忆；用户需要保存完整资料或对话时，可以显式归档成 library asset。

当前能力

领域	已有能力
采集	通过 Web、REST 或 MCP 保存文本、URL 和 PDF
处理	队列驱动的规范化、摘要、分块、embedding、实体提取和知识调和
检索	Vectorize 语义召回、D1 FTS5/BM25、图检索、RRF 融合、Workers AI 重排和 MMR
记忆	个人记忆与 Agent 记忆、全局/项目上下文、日期过滤、版本历史和来源追踪
生命周期	专用更新、软遗忘、恢复、确认后永久删除，以及跨存储清理
Web	Observatory 工作台、资料库、搜索、问答、图谱、时间线、整合、活动和 Agent 记忆管理
数据主权	不可变原始快照、带校验和的完整导出、离线校验和全新资源恢复
发布	SemVer、changelog 门禁、远端 migration 核验、生产 smoke、自动回滚和回滚演练
认证	单用户登录、首次强制改密、MCP token 和可复制的 AI 安装提示词

架构

flowchart TD
    Sources["Web / REST / MCP"] --> App["HonoX + Hono Worker"]
    App --> Auth["单用户认证 + MCP tokens"]
    App --> L1["L1 assets + chunks"]
    L1 --> R2["R2 不可变快照"]
    L1 --> Queue["Cloudflare Queues"]
    Queue --> AI["Workers AI 处理"]
    AI --> L2["D1 中的 L2 图谱"]
    AI --> AssetVectors["资产 Vectorize 索引"]
    L2 --> GraphVectors["图谱 Vectorize 索引"]
    L2 --> Retrieval["语义 + 全文 + 图检索"]
    AssetVectors --> Retrieval
    GraphVectors --> Retrieval
    Retrieval --> L3["L3 Web + MCP 记忆面"]

项目采用单个 HonoX 全栈应用。领域逻辑通过 repository、blob、vector、queue 和 AI provider 端口与基础设施隔离，未来可以替换 D1、R2、Vectorize、Queues 和 Workers AI。

处理模型

资产会进入按类型划分的 workflow：

note_ingest_v1
url_ingest_v1
pdf_ingest_v1

一次典型处理会保存不可变来源、规范化内容、生成 chunks、向量化并写入索引、提取图谱候选、调和当前与历史 statements，最后把资产标记为 ready。重试时会复用最早归档的原始来源，不会覆盖它。

环境要求

Node.js >=24.18.0 <25
通过 Corepack 使用 pnpm 10.21.0
云端部署需要 Cloudflare 账号和 Wrangler 登录

快速开始

git clone https://github.com/evepupil/CloudMind.git
cd CloudMind
corepack enable
pnpm install
cp .dev.vars.example .dev.vars

把 .dev.vars 中的 JWT_SECRET 替换为足够长的随机值，然后初始化本地 D1 并启动 Vite：

pnpm exec wrangler d1 migrations apply DB --local
pnpm dev

默认开发地址为 http://localhost:5173。

需要通过 Wrangler 的 Worker runtime 运行时：

pnpm build
pnpm worker:dev

环境变量与绑定

Binding / Var	用途
`DB`	D1 元数据、认证、workflows、记忆版本、图谱和审计数据
`ASSET_FILES`	R2 原始来源与处理后内容
`ASSET_VECTORS`	资产 chunks 的 Vectorize 索引
`GRAPH_VECTORS`	实体和图检索的 Vectorize 索引
`WORKFLOW_QUEUE`	执行异步采集 workflow 的 Queue
`AI`	用于生成、embedding、提取和重排的 Workers AI
`JWT_SECRET`	必填的会话签名密钥
`JINA_API_KEY`	可选的 Jina Reader URL 抽取密钥

Wrangler 生成的绑定类型位于 worker-configuration.d.ts，应用可选变量补充在 src/env.ts 中。

部署

全新 Cloudflare 账号

首次部署前，bootstrap 脚本会创建账号专属的 D1、R2、两个 Vectorize 索引、 metadata indexes、Queue 和绑定：

pnpm install
pnpm exec wrangler login
pnpm deploy:one-click -- --prefix my-cloudmind
pnpm exec wrangler secret put JWT_SECRET

首次部署时会跳过生产 smoke，因为公开 URL 可能还没有创建。配置 workers.dev 或自定义域名后执行：

SMOKE_BASE_URL=https://your-cloudmind.example.com pnpm release:smoke

首次登录使用一次性默认账号 admin / admin，CloudMind 会立即要求修改密码。

通用 Cloudflare Deploy Button 不适合作为全新账号的部署入口。CloudMind 需要账号专属存储资源、metadata indexes 和必填 secret，bootstrap 脚本会明确创建这些资源。

已有部署

pnpm deploy 会先构建应用，再执行经过核验的发布链：

远端 D1 migrations
  -> 精确核验 migration
  -> 部署 Worker
  -> 生产 health、login 和 MCP 认证 smoke
  -> 部署后 smoke 失败时自动回滚 Worker

Bash：

SMOKE_BASE_URL=https://cloudmind.example.com pnpm deploy

PowerShell：

$env:SMOKE_BASE_URL='https://cloudmind.example.com'
try {
  pnpm deploy
} finally {
  Remove-Item Env:SMOKE_BASE_URL -ErrorAction SilentlyContinue
}

D1 migration 只向前执行。schema 改动必须兼容上一个 Worker 版本。详细流程见 发布与回滚 Runbook。

Web 路由

路由	用途
`/`	Observatory 总览
`/capture`	保存文本、URL 或 PDF 来源
`/assets`	资料库列表和管理
`/assets/:id`	资产详情、来源、内容和 workflow 状态
`/assets/:id/workflows`	单个资产的 workflow 历史
`/search`	混合检索界面
`/ask`	带来源的资料库问答
`/memory/agent`	Agent 记忆过滤、项目和生命周期管理
`/memory/agent/:id`	Agent 记忆详情和版本历史
`/memory/graph`	知识图谱视图
`/memory/timeline`	按时间查看记忆
`/memory/consolidation`	记忆整合与维护视图
`/activity`	处理和系统活动
`/mcp-tokens`	MCP token 管理、配置 JSON 和 AI 安装提示词
`/login`、`/change-password`	单用户认证

API

领域	Endpoints
采集	`POST /api/ingest/text`、`/url`、`/file`；`POST /api/assets/:id/process`
资产	`GET /api/assets`、`GET/PATCH/DELETE /api/assets/:id`，以及恢复、jobs 和 workflows
检索	`POST /api/search`、`POST /api/chat`
记忆 Web	`GET /api/memory/graph`、`/timeline`、`/consolidation`、`/manage`、`/manage/:id`
健康检查	`GET /api/health`
MCP	需要认证的 `POST /mcp`；`GET` 和 `DELETE` 返回 `405`

MCP Server

CloudMind 在 POST /mcp 提供无状态 HTTP MCP Server。请求需要携带从 /mcp-tokens 创建的 bearer token。

每个有效 token 都可以生成通用配置 JSON 或可复制的 AI 安装提示词。AI 客户端会自行识别 MCP 与 Skill 的安装方式，配置 CloudMind、安装 cloudmind-memory Skill、验证工具列表，并避免把 token 写入日志、仓库或长期记忆。

当前 20 个工具按职责分组：

分组	Tools
个人记忆	`remember`、`recall`、`update_memory`、`forget`、`restore_memory`
Agent 记忆	`remember_agent`、`recall_agent`
资料库	`save_asset`、`list_assets`、`search_assets`、`search_assets_for_context`、`get_asset`、`ask_library`、`ask_library_for_context`
资产管理	`update_asset`、`delete_asset`、`restore_asset`、`reprocess_asset`
运维	`list_asset_workflows`、`get_workflow_run`

个人偏好和历史使用 recall。继续 Agent 以前的项目决策、进度、阻塞和工作记忆时，使用 recall_agent 并明确传入稳定的项目 contextKey。查找大量来源资料时使用资料库搜索。

工具注册位于 src/features/mcp/server/service.ts。客户端调用流程见 skills/cloudmind-memory/SKILL.md。

数据主权

CloudMind 会把 D1 业务表、被引用的 R2 对象和两个向量索引导出成带版本的完整数据包， manifest 中包含逐文件校验和：

pnpm data:export -- --output <package-directory> --remote
pnpm data:validate -- --package <package-directory>
pnpm data:restore -- --package <package-directory> --remote \
  --database <fresh-d1> --bucket <fresh-r2> \
  --asset-index <fresh-asset-index> --graph-index <fresh-graph-index> \
  --confirm-empty-target

恢复只接受明确命名的隔离资源，并核验数据表、FTS、外键、R2 对象和向量。执行前请阅读 数据导出与恢复 Runbook。

项目结构

app/routes/                         HonoX 页面
app/server.ts                       HTTP、Queue 和 scheduled 入口
src/core/                           领域端口和契约
src/features/assets/                资料库和资产生命周期
src/features/ingest/                文本、URL 和 PDF 采集
src/features/search/                混合检索和图检索
src/features/memory/                图谱、记忆生命周期和 Agent Web
src/features/sovereignty/           永久删除和数据主权服务
src/features/mcp/                   远程 MCP Server
src/features/workflows/             workflow、Queue 和 scheduled consumers
src/platform/                       D1、R2、Vectorize、AI 和 Queue adapters
drizzle/                            D1 migrations
scripts/ops/                        导出、恢复和验收脚本
scripts/release/                    版本、migration、smoke、部署和回滚脚本
tests/                              单元、eval 和 Workers 集成测试
docs/模块设计/                       当前模块文档

Scripts

命令	用途
`pnpm dev`	Vite 开发服务
`pnpm build`	生产 CSS 和 Worker 构建
`pnpm worker:dev`	Wrangler 本地 Worker runtime
`pnpm gate`	配置、版本、类型、lint、测试、eval、构建、绑定和 Workers 完整门禁
`pnpm eval`	固定 25 个查询的检索回归测试
`pnpm deploy:one-click`	创建全新 Cloudflare 资源并首次部署
`pnpm deploy`	构建并执行经过核验的生产发布链
`pnpm release:smoke`	生产 health、login 和 MCP 认证 smoke
`pnpm release:rollback:rehearse`	回滚到上一稳定 Worker，再恢复当前版本
`pnpm data:export`	创建带版本的完整数据包
`pnpm data:validate`	离线校验数据包
`pnpm data:restore`	恢复到明确命名的隔离资源

验证

执行与 GitHub Actions 相同的门禁：

pnpm gate
git diff --check

门禁覆盖 strict TypeScript、Biome、单元测试、检索 eval、生产构建、生成绑定漂移和 Miniflare D1/Queue 集成测试。

文档

产品北极星：docs/vision.md
当前路线图：docs/roadmap.md
记忆层架构：docs/memory-layer-architecture.md
当前模块：docs/模块设计/
发布与回滚：docs/runbooks/发布与回滚.md
导出与恢复：docs/runbooks/数据导出与恢复.md

历史路线图保存在 docs/roadmap-archive/，只用于查阅过去的决策。

Contributing

产品逻辑放在 src/features，基础设施放在 src/platform。
保持 TypeScript strict，避免 any。
service、repository、API、MCP 和状态变更需要补充聚焦测试。
实现变化时同步更新对应模块文档。
提交前执行 pnpm gate。

项目工程规范见 AGENTS.md。

CloudMind

evepupil18stars

开源、用户自有、运行在个人 Cloudflare 账号中的 AI 记忆层。

Knowledge Memory Cloud Infrastructure

Install Run on PlugMCP

GitHub

Run on PlugMCP

1# CloudMind

README.mdMCP server

Transport: stdio
Status: Local

Power your agent

Add this server

Install from the publisher. Not a PlugMCP endpoint.

Run on PlugMCP

Host a copy with our keys and logs.

No packaged release in the registry yet. Follow the repository README.

RepositoryPublisher installStep-by-step: add this in Claude

Remote URL or a command on your machine? How the two installs differ

Run on PlugMCP

Host a copy with our keys and logs.

A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.

Launch

Server facts

Local

Transport: stdio
Last checked: 2026-10-28

Stars: 18
Tools: —
Uptime: —

Tools

No tool list yet. Remote servers get one after the first health check.

FAQ

Questions

How do I install CloudMind?

Copy the stdio config for Cursor, Claude Desktop, Claude Code, or VS Code on this page. It uses the publisher's install, not a PlugMCP proxy.

Does CloudMind need an API key?

No required environment variable is listed on this record.

What transport does CloudMind use?

CloudMind runs locally over stdio.

When was CloudMind last checked?

Last checked 2026-10-28. 开源、用户自有、运行在个人 Cloudflare 账号中的 AI 记忆层。

From the publisher

Documentation

</a>
<a href="https://hono.dev/">
  
</a>
<a href="https://developers.cloudflare.com/">
  
</a>
<a href="https://github.com/evepupil/CloudMind/releases/tag/v0.3.0">
  
</a>
<a href="https://vitest.dev/">
  
</a>

概览

当前版本为 v0.3.0。现行 roadmap 的全部里程碑已经完成，并通过本地门禁、 GitHub Actions、生产 smoke 和 Worker 回滚演练。

记忆模型

CloudMind 使用三层结构：

层级	职责
L1 来源层	不可变资产、chunks 和 R2 原始快照，是可导出的事实来源
L2 语义记忆层	D1 知识图谱，包含实体、双时间 statements、关系、来源和可选 communities
L3 记忆面	Web 管理和 MCP 记忆动词，支持记住、回忆、更新、遗忘和恢复

每条记录还带有三个可以自由组合的维度：

recordKind = library | memory
scopeId    = personal | agent
contextKey = global | project:<stable-key>

三个维度分别表达记录形态、记忆归属和项目上下文。单个维度内使用 OR，跨维度使用 AND，因此 Agent 可以按实际任务灵活筛选。

当前能力

领域	已有能力
采集	通过 Web、REST 或 MCP 保存文本、URL 和 PDF
处理	队列驱动的规范化、摘要、分块、embedding、实体提取和知识调和
检索	Vectorize 语义召回、D1 FTS5/BM25、图检索、RRF 融合、Workers AI 重排和 MMR
记忆	个人记忆与 Agent 记忆、全局/项目上下文、日期过滤、版本历史和来源追踪
生命周期	专用更新、软遗忘、恢复、确认后永久删除，以及跨存储清理
Web	Observatory 工作台、资料库、搜索、问答、图谱、时间线、整合、活动和 Agent 记忆管理
数据主权	不可变原始快照、带校验和的完整导出、离线校验和全新资源恢复
发布	SemVer、changelog 门禁、远端 migration 核验、生产 smoke、自动回滚和回滚演练
认证	单用户登录、首次强制改密、MCP token 和可复制的 AI 安装提示词

架构

flowchart TD
    Sources["Web / REST / MCP"] --> App["HonoX + Hono Worker"]
    App --> Auth["单用户认证 + MCP tokens"]
    App --> L1["L1 assets + chunks"]
    L1 --> R2["R2 不可变快照"]
    L1 --> Queue["Cloudflare Queues"]
    Queue --> AI["Workers AI 处理"]
    AI --> L2["D1 中的 L2 图谱"]
    AI --> AssetVectors["资产 Vectorize 索引"]
    L2 --> GraphVectors["图谱 Vectorize 索引"]
    L2 --> Retrieval["语义 + 全文 + 图检索"]
    AssetVectors --> Retrieval
    GraphVectors --> Retrieval
    Retrieval --> L3["L3 Web + MCP 记忆面"]

处理模型

资产会进入按类型划分的 workflow：

note_ingest_v1
url_ingest_v1
pdf_ingest_v1

环境要求

Node.js >=24.18.0 <25
通过 Corepack 使用 pnpm 10.21.0
云端部署需要 Cloudflare 账号和 Wrangler 登录

快速开始

git clone https://github.com/evepupil/CloudMind.git
cd CloudMind
corepack enable
pnpm install
cp .dev.vars.example .dev.vars

把 .dev.vars 中的 JWT_SECRET 替换为足够长的随机值，然后初始化本地 D1 并启动 Vite：

pnpm exec wrangler d1 migrations apply DB --local
pnpm dev

默认开发地址为 http://localhost:5173。

需要通过 Wrangler 的 Worker runtime 运行时：

pnpm build
pnpm worker:dev

环境变量与绑定

Binding / Var	用途
`DB`	D1 元数据、认证、workflows、记忆版本、图谱和审计数据
`ASSET_FILES`	R2 原始来源与处理后内容
`ASSET_VECTORS`	资产 chunks 的 Vectorize 索引
`GRAPH_VECTORS`	实体和图检索的 Vectorize 索引
`WORKFLOW_QUEUE`	执行异步采集 workflow 的 Queue
`AI`	用于生成、embedding、提取和重排的 Workers AI
`JWT_SECRET`	必填的会话签名密钥
`JINA_API_KEY`	可选的 Jina Reader URL 抽取密钥

Wrangler 生成的绑定类型位于 worker-configuration.d.ts，应用可选变量补充在 src/env.ts 中。

部署

全新 Cloudflare 账号

首次部署前，bootstrap 脚本会创建账号专属的 D1、R2、两个 Vectorize 索引、 metadata indexes、Queue 和绑定：

pnpm install
pnpm exec wrangler login
pnpm deploy:one-click -- --prefix my-cloudmind
pnpm exec wrangler secret put JWT_SECRET

首次部署时会跳过生产 smoke，因为公开 URL 可能还没有创建。配置 workers.dev 或自定义域名后执行：

SMOKE_BASE_URL=https://your-cloudmind.example.com pnpm release:smoke

首次登录使用一次性默认账号 admin / admin，CloudMind 会立即要求修改密码。

已有部署

pnpm deploy 会先构建应用，再执行经过核验的发布链：

远端 D1 migrations
  -> 精确核验 migration
  -> 部署 Worker
  -> 生产 health、login 和 MCP 认证 smoke
  -> 部署后 smoke 失败时自动回滚 Worker

Bash：

SMOKE_BASE_URL=https://cloudmind.example.com pnpm deploy

PowerShell：

$env:SMOKE_BASE_URL='https://cloudmind.example.com'
try {
  pnpm deploy
} finally {
  Remove-Item Env:SMOKE_BASE_URL -ErrorAction SilentlyContinue
}

D1 migration 只向前执行。schema 改动必须兼容上一个 Worker 版本。详细流程见 发布与回滚 Runbook。

Web 路由

路由	用途
`/`	Observatory 总览
`/capture`	保存文本、URL 或 PDF 来源
`/assets`	资料库列表和管理
`/assets/:id`	资产详情、来源、内容和 workflow 状态
`/assets/:id/workflows`	单个资产的 workflow 历史
`/search`	混合检索界面
`/ask`	带来源的资料库问答
`/memory/agent`	Agent 记忆过滤、项目和生命周期管理
`/memory/agent/:id`	Agent 记忆详情和版本历史
`/memory/graph`	知识图谱视图
`/memory/timeline`	按时间查看记忆
`/memory/consolidation`	记忆整合与维护视图
`/activity`	处理和系统活动
`/mcp-tokens`	MCP token 管理、配置 JSON 和 AI 安装提示词
`/login`、`/change-password`	单用户认证

API

领域	Endpoints
采集	`POST /api/ingest/text`、`/url`、`/file`；`POST /api/assets/:id/process`
资产	`GET /api/assets`、`GET/PATCH/DELETE /api/assets/:id`，以及恢复、jobs 和 workflows
检索	`POST /api/search`、`POST /api/chat`
记忆 Web	`GET /api/memory/graph`、`/timeline`、`/consolidation`、`/manage`、`/manage/:id`
健康检查	`GET /api/health`
MCP	需要认证的 `POST /mcp`；`GET` 和 `DELETE` 返回 `405`

MCP Server

CloudMind 在 POST /mcp 提供无状态 HTTP MCP Server。请求需要携带从 /mcp-tokens 创建的 bearer token。

当前 20 个工具按职责分组：

分组	Tools
个人记忆	`remember`、`recall`、`update_memory`、`forget`、`restore_memory`
Agent 记忆	`remember_agent`、`recall_agent`
资料库	`save_asset`、`list_assets`、`search_assets`、`search_assets_for_context`、`get_asset`、`ask_library`、`ask_library_for_context`
资产管理	`update_asset`、`delete_asset`、`restore_asset`、`reprocess_asset`
运维	`list_asset_workflows`、`get_workflow_run`

工具注册位于 src/features/mcp/server/service.ts。客户端调用流程见 skills/cloudmind-memory/SKILL.md。

数据主权

CloudMind 会把 D1 业务表、被引用的 R2 对象和两个向量索引导出成带版本的完整数据包， manifest 中包含逐文件校验和：

pnpm data:export -- --output <package-directory> --remote
pnpm data:validate -- --package <package-directory>
pnpm data:restore -- --package <package-directory> --remote \
  --database <fresh-d1> --bucket <fresh-r2> \
  --asset-index <fresh-asset-index> --graph-index <fresh-graph-index> \
  --confirm-empty-target

恢复只接受明确命名的隔离资源，并核验数据表、FTS、外键、R2 对象和向量。执行前请阅读 数据导出与恢复 Runbook。

项目结构

app/routes/                         HonoX 页面
app/server.ts                       HTTP、Queue 和 scheduled 入口
src/core/                           领域端口和契约
src/features/assets/                资料库和资产生命周期
src/features/ingest/                文本、URL 和 PDF 采集
src/features/search/                混合检索和图检索
src/features/memory/                图谱、记忆生命周期和 Agent Web
src/features/sovereignty/           永久删除和数据主权服务
src/features/mcp/                   远程 MCP Server
src/features/workflows/             workflow、Queue 和 scheduled consumers
src/platform/                       D1、R2、Vectorize、AI 和 Queue adapters
drizzle/                            D1 migrations
scripts/ops/                        导出、恢复和验收脚本
scripts/release/                    版本、migration、smoke、部署和回滚脚本
tests/                              单元、eval 和 Workers 集成测试
docs/模块设计/                       当前模块文档

Scripts

命令	用途
`pnpm dev`	Vite 开发服务
`pnpm build`	生产 CSS 和 Worker 构建
`pnpm worker:dev`	Wrangler 本地 Worker runtime
`pnpm gate`	配置、版本、类型、lint、测试、eval、构建、绑定和 Workers 完整门禁
`pnpm eval`	固定 25 个查询的检索回归测试
`pnpm deploy:one-click`	创建全新 Cloudflare 资源并首次部署
`pnpm deploy`	构建并执行经过核验的生产发布链
`pnpm release:smoke`	生产 health、login 和 MCP 认证 smoke
`pnpm release:rollback:rehearse`	回滚到上一稳定 Worker，再恢复当前版本
`pnpm data:export`	创建带版本的完整数据包
`pnpm data:validate`	离线校验数据包
`pnpm data:restore`	恢复到明确命名的隔离资源

验证

执行与 GitHub Actions 相同的门禁：

pnpm gate
git diff --check

门禁覆盖 strict TypeScript、Biome、单元测试、检索 eval、生产构建、生成绑定漂移和 Miniflare D1/Queue 集成测试。

文档

产品北极星：docs/vision.md
当前路线图：docs/roadmap.md
记忆层架构：docs/memory-layer-architecture.md
当前模块：docs/模块设计/
发布与回滚：docs/runbooks/发布与回滚.md
导出与恢复：docs/runbooks/数据导出与恢复.md

历史路线图保存在 docs/roadmap-archive/，只用于查阅过去的决策。

Contributing

产品逻辑放在 src/features，基础设施放在 src/platform。
保持 TypeScript strict，避免 any。
service、repository、API、MCP 和状态变更需要补充聚焦测试。
实现变化时同步更新对应模块文档。
提交前执行 pnpm gate。

项目工程规范见 AGENTS.md。