結構化領域模型
將一個領域建模為 doc_types、entities 與 relationships,讓 brain 擁有明確結構,而不是扁平的提示或臨時筆記。
Open Index 是一個用於為 AI agents 建立結構化上下文層的開源工具。它讓你將一個領域定義為一組 doc types、entities 和 relationships,接著儲存並搜尋這些資料,讓 agents 能在比非結構化提示或文件傾倒更精確的內容上運作。
此專案以可建立在本機、透過 stdio 或 HTTP 提供給 agents 服務,並可透過手動編輯或由連接器驅動的匯入維持最新狀態的「brain」為核心。預設設定使用 SQLite 與 FTS5,而 OpenSearch 則可用於需要獨立搜尋後端的遠端或多寫入者部署。
將一個領域建模為 doc_types、entities 與 relationships,讓 brain 擁有明確結構,而不是扁平的提示或臨時筆記。
可從終端機或透過 MCP 層搜尋實體;SQLite 路徑支援模糊、容錯拼字搜尋,而 OpenSearch 則支援原生 k-NN 搜尋。
透過依 doc type 選擇檔案支援或索引支援的儲存方式,將不同類型的資料放在適當位置,有助於區分經人工整理的內容與由連接器匯入的資料。
透過執行連接器來同步外部資料,包括基於 MCP 的匯入,並可透過內建的 run 指令排程連接器執行。
可透過 stdio 或 HTTP 將 brain 暴露給 agents;遠端 HTTP 服務支援 bearer-token 驗證,並提供 config 指令輸出供 agent 設定用的 MCP 區塊。
可驗證 schema、brain 設定與實體檔案,並提供包含 How to use、Schema、Explore、Map、Analytics 與 Jobs 檢視的 UI 以供檢查。
支援團隊可以將產品、問題、區段與留言建模,讓 agents 能搜尋已知問題,並在新案例出現時維持支援知識的最新狀態。
基礎架構團隊可以在 brain 中儲存服務、儀表板、runbooks 與警報,讓 agents 在排除問題或更新作業上下文時查詢。
業務或客戶管理流程可以對客戶、交易與相關紀錄進行映射,讓 agents 依據結構化管道作業,而不是零散筆記。
單人開發者可以在儲存庫中啟動本機 brain、建立索引,並連接 Claude Code 或其他 MCP client,而不需要另行代管服務。
Open Index 是 AI agents 的上下文層:它會將領域概念儲存為結構化實體、可進行搜尋,並透過 MCP 伺服器提供給 agents,使它們可以讀取與更新同一個 brain。
該儲存庫展示了本機 stdio 模式、遠端 HTTP 模式,以及以 Docker 為基礎的部署路徑。部署指南指出,本機設定通常用於單一機器上的單一 agent,而遠端設定則適合需要共享同一個 brain 的團隊、雲端 agents 或 CI。
可以。文件說明預設的 MCP 模式同時支援讀取與寫入。agents 可以使用 navigation_guidelines()、search_brain() 與 get_entity() 取得上下文,並用 put_entity() 與 create_doc_type() 更新 brain。
可以。文件指出 open-index init 會為 Claude Code 建立 .mcp.json、CLAUDE.md 與編輯技能作為便利功能,而專案也為其他執行環境提供可攜式的 Agent Skills 檔案。
該專案預設使用 SQLite 與 FTS5,並可切換到 OpenSearch 以支援遠端或多寫入者設定。部署指南註明 SQLite 是單一寫入者,而當有多個 agents 寫入或需要更大型的語意搜尋工作負載時,OpenSearch 是可用選項。
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