Cortex – 基于Markdown的Agent原生知识操作系统（Karpathy的LLM Wiki，通过MCP）

PULSE8.ai Cortex是一个面向AI代理的、基于Markdown的知识操作系统，旨在为AI和人类提供一个共享的、持续积累的知识库。该系统受Andrej Karpathy的LLM Wiki模式启发，所有知识以Markdown文件形式存储，并通过知识图谱、全文搜索和文件编译等核心功能实现高效管理。

Cortex的核心特色包括：

• 知识图谱：基于NetworkX的图引擎，自动维护维基链接、标签和自定义边，每次文件变更时同步更新。
• 全文搜索：使用QMD搜索引擎，支持混合模式（BM25+向量+重排序）、纯关键字和纯语义搜索，结果可缓存。
• 文件编译器：通过MarkItDown将PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、图片等原始文件转换为Markdown，仅交叉引用时使用LLM。
• MCP服务器：支持流式HTTP和stdio传输，可无缝连接Claude Desktop、Cursor等MCP客户端。
• 反馈与通知：vault_feedback捕获质量反馈，可选Microsoft Teams Webhook每提交发送自适应卡片。
• 日常活动日志：每次写入、导入和编译操作自动记录到每日Markdown文件中，便于追踪。
• 批量导入：一次性导入数十或数百个文件，通过SHA-256去重，并发编译，无需运行服务器。
• REST API：FastAPI端点镜像所有MCP工具，位于/api/v1/，支持多文件上传和批量导入。
• 仓库监控：实时文件系统监控，图谱自动保持同步。
• 零数据库：所有数据持久化为Markdown和JSON文件。

系统架构上，Cortex通过Docker容器化部署，默认包含Cortex API/MCP服务（端口8420）和QMD搜索服务（端口3100）。存储层为挂载的卷，包含wiki/、raw/、agents/、sessions/、daily/、feedback/等文件夹，以及.cortex/内部目录。所有数据持久化为Markdown和JSON文件，无需传统数据库。

仓库布局方面，Cortex将每个文件分类为类型节点：wiki/（笔记）、raw/（原始源）、agents/（代理定义）、sessions/（会话笔记）、daily/（每日笔记）、feedback/（反馈）。分类优先级：frontmatter类型 > 文件夹前缀 > 文件名后缀。例如，daily/2026-06-10.md自动归类为每日笔记。

日常活动日志：每次vault_write、vault_ingest和成功编译事件自动镜像到daily/YYYY-MM-DD.md，格式为## [HH:MM] event | summary，并包含维基链接。

批量导入：推荐使用./scripts/bulk_ingest.sh脚本，直接从本地目录读取，通过SHA-256去重，并发编译，最后重建索引。支持dry-run、force重导入、并发控制等选项。也可通过Python CLI或REST API实现。

配置通过.env文件完成，关键变量包括LLM_API_KEY（仅用于交叉引用）、COMPILER_MODEL、VAULT_DIR、QMD搜索参数、AUTH_METHOD（none/apikey/oidc）等。认证支持无认证、API密钥和Microsoft Entra ID OIDC。

总之，Cortex为AI代理提供了一个轻量级、可扩展的知识管理基础设施，特别适合希望将知识库与AI工作流深度集成的开发者和团队。