用途：ktx 为 AI 数据智能体构建可执行的上下文层，让智能体按公司已批准的指标定义与业务知识查询数据仓库，而不是自行臆造查询。它把原始表与高层指标通过连接图组合成语义层，并以 CLI 和 MCP 工具对外提供服务。
主要能力：从 dbt、Looker、Metabase、Notion 与 wiki 摄取知识，组织去重并标记矛盾；采样表结构、捕获元数据、检测可连接列并解决扇出/断裂陷阱；构建语义层，提供全文本与语义搜索；暴露 MCP 工具，如搜索语义层、搜索 wiki、获取指标规范 SQL、获取表结构、列出连接、校验查询。支持 PostgreSQL、Snowflake、BigQuery、ClickHouse、MySQL、SQL Server、SQLite。
安装与用法：全局安装 npm install -g @kaelio/ktx，项目内安装 npm install @kaelio/ktx 后运行 npx ktx setup。交互式 ktx setup 会创建或恢复 ktx.yaml、配置 LLM 与嵌入提供商、添加数据库连接与上下文源、构建初始上下文并安装智能体集成。常用命令包括 ktx status、ktx ingest（可按连接或源）、ktx sl "revenue"、ktx wiki "refund policy"、ktx mcp start、ktx validate。智能体通过 MCP 配置调用 ktx mcp start --project-dir /path/to/project。
适用场景：需要让 AI 智能体基于统一指标口径查询数据仓库的分析团队；已使用 dbt、Looker、Notion 等沉淀业务知识的组织；希望将语义层与 wiki 知识接入 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 的工作流。
限制与注意：密钥放在 .ktx/secrets.env，.ktx/ 与 raw-sources/ 应加入忽略；需配置 LLM 与嵌入提供商；跨源指标定义冲突会提示矛盾需人工核对；仓库连接建议只读权限。具体收费、价格与效果资料暂未提供。