ktx 是面向 AI 数据智能体的上下文层，用于让智能体准确查询数据仓库。它把已审核的指标定义、可连接列、Wiki 知识和 dbt、MetricFlow、LookML、Looker、Metabase、Notion 等元数据整合为可搜索表面，并通过 CLI 与 MCP 提供给智能体使用。
主要能力：自动采样表结构、检测可连接列并解析 fan/chasm 陷阱；构建含自动连接解析的可复用指标语义层；识别 Wiki 与指标定义之间的矛盾；按设计保持只读，不写入仓库。
安装：npm install -g @kaelio/ktx，或项目内 npm install --save-dev @kaelio/ktx。初始化运行 ktx setup，可配置 LLM、嵌入模型、数据库与上下文来源，并安装智能体集成；用 ktx status 查看状态。
常用命令：ktx ingest（可用 --connection、--source、--force）、ktx sl "revenue" 搜索语义层、ktx wiki "refund policy" 搜索 Wiki、ktx mcp start 启动 MCP 服务、ktx validate 校验配置。语义层与 Wiki 以 YAML/Markdown 维护，便于版本控制。
适用场景：dbt + 数据仓库项目、多数据库环境、团队共享指标与业务规则、给编码智能体提供仓库查询上下文。限制：资料显示其需配置 LLM 与嵌入服务；密钥不得提交，应放 .ktx/secrets.yaml 或环境变量；模型可用性、收费及具体效果暂未提供。