SuperAPI AI 工具集

alcove

Alcove 是一个 MCP 服务器(HTTP API 服务),为 AI 编程智能体提供按需访问私有项目文档的能力。它采用 BM25 与向量混合搜索实现精确检索,通过 tree-sitter 建立代码索引帮助智能体理解代码库结构,并支持文档一致性策略检查。文档保存在独立目录中,不会被注入上下文,也不会上传到公开仓库,从而减少 token 消耗并避免文档泄露。安装后需运行一次 alcove setup 完成配置。提供 CLI 搜索、项目切换、全局搜索、文档校验与生成等功能,支持 Claude、Codex 等智能体,并提供 macOS、Windows 等平台的安装方式。

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工具介绍

用途

Alcove 解决 AI 编程智能体不了解项目背景的问题。智能体每次会话都从零开始,不知道架构、忽略既有决策约束、反复要求解释同样内容。把所有文档塞进智能体配置会造成上下文膨胀(10 份文档可能浪费 50K 以上 token),复制粘贴无法跨会话扩展,放任不管则导致智能体凭空发明需求。Alcove 让智能体在需要时主动搜索所需文档,而不是注入文档。

主要能力

  • 按需检索:智能体按需搜索项目文档,不把文档加载进上下文,节省 token 与注意力。
  • 混合搜索:BM25(由 tantivy 提供)与向量相似度搜索(由 fastembed 提供)结合,支持 CLI 搜索与基于智能体的工具。默认模型 ArcticEmbedXS(90 MB,多语言)。
  • 代码索引:用 tree-sitter 解析源代码,生成模块级 Markdown 摘要 CODE_INDEX.md,并接入 Tantivy 搜索流水线。官方二进制启用全部 12 种解析器(lang-all 特性)。
  • 多项目与全局搜索:默认按终端工作目录检测当前项目,也可用 MCP_PROJECT_NAME 覆盖;支持跨所有项目的全局搜索(scope: "global")。
  • 文档策略:通过 policy.toml 定义团队文档标准,优先级为项目 > 团队 > 内置默认。
  • 文档校验与生成:lint 检查四项内容;文档分类为不同层级;audit 工具扫描文档仓库与本地项目目录并给出建议。
  • 知识库 Vault:独立于项目文档的知识库,用于研究笔记、参考资料等,拥有独立索引、缓存与搜索,互不影响。
  • 搜索质量度量:内置 IR 指标与回归检测,支持隔离语料模式(19 篇合成文档、25 条查询,60 秒内完成)用于 CI 基准测试。回归阈值为精度 >5%、延迟 >20%、吞吐 >15%,达到阈值一半时告警。
  • 后台服务:持久后台服务消除每次会话冷启动延迟;stdio 进程作为轻量代理转发请求至热服务。

使用方式

安装后必须运行一次 alcove setup 配置文档根目录并启用完整功能;插件会自动启动 API 服务器,但未运行 setup 前无法搜索或索引文档。

安装渠道:Claude 插件、Codex 插件、Antigravity(Gemini CLI)、Grok Build(仅 macOS Apple Silicon)。

macOS 无 Homebrew 时使用安装脚本;Windows 目前未发布预构建二进制,需从源码构建;也可通过 Rust 工具链 cargo install。注意:cargo binstall 下载的预构建二进制含混合搜索;从源码构建需 --features full-macos 或 --features full-cross 才支持混合搜索,否则只有 BM25 关键词搜索。

setup 交互式引导内容:文档存放位置、跟踪的文档类别、偏好图表格式、混合搜索的嵌入模型、后台服务、要配置的 AI 智能体。可随时重新运行 setup,会记住此前选择。

CLI 常用命令:alcove search、项目切换、--scope global、alcove validate、alcove index、alcove rebuild、alcove doctor、alcove token、alcove api env。

智能体通过本地 HTTP API 使用 Alcove(端口 58301)。示例:智能体调用 POST /v1/search,再通过 GET /docs/{path}?project=... 读取最相关文档。MCP 仍可用,手动 stdio 设置见 registry/mcp.json。

适用场景

  • 多项目、多智能体环境下保持统一文档层。
  • 需要私密文档不进入公开仓库的团队。
  • 多语言项目的语义检索(默认模型支持多语言)。
  • 单体仓库(monorepo)的代码索引。
  • 与 Obsidian 配合:搭配 obsidian-forge 生成器,将 docs_root 指向 obsidian-forge 项目归档,另三类知识区域作为独立 vault 链接。

限制与已知问题

  • 必须先运行一次 alcove setup,否则无法搜索或索引。
  • Windows 预构建二进制暂未发布,需自行构建。
  • 从源码构建若不带 full 特性,仅支持 BM25 关键词搜索,无向量混合搜索。
  • 无 pdftotext 时回退到内置 PDF 解析器,可能对部分文件失败。
  • 首次索引或完整重建时内存峰值随语料规模增长,加载嵌入模型约 235–500 MB,大模型(如 BGEM3、ArcticEmbedMLong)重建时可达 1.5–2 GB;完成后稳态约 50–200 MB。
  • 后台服务出现 403 需设置 ALCOVE_TOKEN。
  • 搜索无结果可能是索引未建立,需先运行 alcove index。

补充说明

Alcove 不替代 CLAUDE.md / AGENTS.md:后者定义行为规则(提交风格、语言偏好、安全约束),Alcove 管理机构知识(架构决策、进度跟踪、编码规范、代码结构)。相比直接用 ripgrep 作为 MCP 工具,Alcove 对文档分块、排序,仅返回最相关段落,并提供 ripgrep 不具备的向量语义搜索。支持的语言与智能体列表、配置项详见官方仓库。