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# MCPHub Desktop
> ## ⚠️ 重要声明（请先阅读）
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> - 仓库内的 `mcphub-origin/` 目录 **不属于本项目**，它是第三方开源项目 samanhappy/mcphub 的源码快照，**版权归原作者 @samanhappy 及其贡献者所有**。
> - 之所以把它放进仓库，仅用于：① 让本项目的改写过程可追溯；② 方便比对桌面端与 Web 端的差异；③ 离线查阅原文档。
> - **本项目自身的代码只包含**：`frontend/`、`src-tauri/`、`scripts/`、`locales/` 以及根目录配置文件。
> - 严禁修改 `mcphub-origin/` 中的任何文件；如需理解、调试或贡献代码，请只在上述本项目目录内操作。
## 项目简介
**MCPHub Desktop** 是一款基于 Tauri 2 构建的**本地优先（Local-first）**桌面客户端，用于在个人电脑上统一管理 MCP（Model Context Protocol）服务器、**Skills**、**RAG 知识库**与**嵌入模型**。所有进程、配置、密钥与向量数据都运行/保存在用户自己的机器上，不依赖任何远端服务。
除 MCP 服务器聚合外，本项目面向个人用户重点扩展了三大本地能力：
- **Skills 管理** —— 统一管理 AI Agent 的技能库，一键安装/导出到数十种 Agent。
- **RAG 知识库** —— 本地文档自动分块、向量化、入库与混合检索，作为 Agent 的**本地长期记忆（Long-term Memory）**。
- **嵌入模型管理** —— 多架构 GGUF 嵌入模型随包分发，本地推理、数据不出本机。
> 💡 **本地长期记忆**：RAG 知识库让 AI Agent 拥有跨会话、可检索、可增删的长期记忆 —— 你上传的文档、笔记、代码、规范会被分块并向量化保存在本机，Agent 通过语义 + 关键词混合检索按需取用，不再受单次会话上下文窗口限制。所有向量数据**只存于你的电脑**，隐私可控、离线可用。
- **产品名称**：MCPHub Desktop
- **应用标识**：`app.mcphub.desktop`
- **当前版本**：见 `src-tauri/tauri.conf.json`
- **上游项目**： （仓库内副本位于 `mcphub-origin/`，**非本项目代码**）
## 核心功能
### MCP 服务器管理
- 本地统一查看、启停、调试、分组多个 MCP Server，进程由 Rust 托管。
- 随包分发 Node / UV / Bun 运行时（见 `src-tauri/runtimes/`），装上即用、无需预装环境。
- 支持分组、智能路由、Bearer Key 鉴权、OAuth/OIDC、活动日志。
### Skills 管理
- 本地统一管理 **Skills 库**：导入（扫描已安装 Agent 的技能目录或手动指定文件夹）、卸载、查看，集中沉淀个人技能资产。
- **一键安装/导出到 AI Agent**：内置数十种 Agent 目录（见 `src-tauri/runtimes/skill/install.json`），涵盖 Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Roo Code、Continue、Goose、OpenHands、Codex 等主流客户端；也支持自定义 Agent 路径。
- **两种安装方式**：软链接（symlink，源库变更自动同步、省空间）或文件拷贝（copy，独立副本、便于分发），按 Agent 灵活选择。
- Skills 在多个 Agent 间**共享与同步**，避免重复维护；导出状态可追溯（每个 Skill 记录已安装到哪些 Agent、用何种方式）。
### RAG 知识库（Agent 本地长期记忆）
- 上传文档自动 **分块 + 向量化 + 入库**，提供**混合检索**（向量语义相似度 + 关键词），让 Agent 拥有跨会话的**本地长期记忆**。
- **语义化分块（策略模式）**：基于 `text-splitter` —— 普通文本走 Unicode 词/句边界，Markdown 走块/标题边界，源代码走 tree-sitter AST 边界（按扩展名自动分派）。
- **分块参数模型自适应**：`chunk_size` / `chunk_overlap` 默认 "Auto"（按模型 `deploy.json` 推荐值取用，受模型上下文窗口钳制）；关闭 Auto 后可手动覆盖。
- 支持查看任意文档的分片内容、按 Tag 过滤检索、文档删除时同步清理本地文件与向量。
- **文件查看可视化**：Markdown / 代码 / 纯文本按类型渲染（代码经 highlight.js 着色），搜索片段同样按类型高亮。
- **MCP 工具暴露**：`rag_file_create` / `rag_file_update` / `rag_search` / `rag_get` / `rag_tag_search` 等工具经 MCP `tools/call` 暴露，Agent 可直接读写知识库 —— 即**把长期记忆当成可调用的工具**。
### 嵌入模型管理
- 支持 GGUF（candle）后端，格式自动探测。
- 已支持架构：Gemma3、Qwen3、nomic-bert-moe、LFM2、**modern-bert**（Granite Embedding 97M Multilingual R2 等）。
- 模型随包分发或按需下载，GPU 优先（Metal / CUDA）、CPU 兜底。
- 每个模型尺寸带 `deploy.json`：声明平台（GPU/CPU/AUTO）、描述、是否默认、非对称嵌入前缀、推荐分块尺寸。
### 其他
- 多语言界面（en / zh / fr / tr）、托盘常驻、自动更新、暗色模式同步。
- 鉴权密钥写入操作系统钥匙串（keyring）；数据存于本机 SQLite（`$APPDATA/mcphub.db`）。
## 与上游项目的定位差异
> 上游 mcphub（仓库内副本位于 `mcphub-origin/`，版权归原作者所有）是面向**服务端 / 团队侧**的 MCP 聚合 Web 服务；本项目是面向**个人本机**的桌面客户端。两者赛道不同，互补而非替代。
| 维度 | 上游 mcphub（Web，第三方项目） | MCPHub Desktop（本项目） |
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| 定位 | 服务端 MCP 聚合 Hub，被多客户端共享访问 | 个人本机 MCP 工具统一管理客户端，本地优先 |
| 形态 | Node.js Web 服务 + 浏览器访问 | Tauri 2 原生桌面应用 |
| 后端语言 | TypeScript (Express.js, ESM) | Rust（位于 `src-tauri/`） |
| 前端 | React