arcadeai-labs/agent-library

Base de conhecimento pessoal com sistema de busca e recuperação MCP Server e CLI. Modelos locais pré-configurados e suporte para embeddings de texto, imagens, OCR/visão e código. Use via MCP com (Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, etc).

O que é agent-library?

O Agent Library é uma base de conhecimento pessoal inteligente que permite construir um sistema de busca e recuperação (RAG - Retrieval-Augmented Generation) local, funcionando como um servidor MCP e uma ferramenta CLI. Ele é pré-configurado com modelos locais gratuitos e suporta embeddings de texto, imagens, OCR/visão computacional e código, tornando-o versátil para desenvolvedores que precisam indexar e consultar suas próprias anotações, documentação ou bases de código. A ferramenta se conecta de forma nativa aos principais agentes de IA como Claude, Cursor, Codex e ChatGPT via protocolo MCP, permitindo que o agente recupere informações relevantes em tempo real durante interações. Útil para cenários como documentação de projetos, FAQ inteligente, assistência em code review e busca em artigos salvos, tudo rodando localmente sem depender de serviços em nuvem. Sua configuração é simples, com comandos para adicionar documentos, pesquisar e controlar o servidor MCP, garantindo privacidade e baixa latência.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor

npx skills add arcadeai-labs/agent-library

Documentação

O que agent-library faz?

Funcionalidades Principais

Base de conhecimento pessoal: Crie uma base de conhecimento local com seus próprios documentos, imagens e código
Busca inteligente: Sistema de recuperação por similaridade semântica (RAG)
Modelos locais: Pré-configurado com modelos locais gratuitos e otimizados
Múltiplos tipos de conteúdo: Suporte a texto, imagens, OCR/reconhecimento óptico e embeddings de código
Integração via MCP: Funciona como servidor MCP para Claude, Cursor, Codex, ChatGPT e outros agentes
Interface CLI: Ferramenta de linha de comando para gerenciamento e consulta

Instalação

# Instalar via pip
pip install agent-library

# Ou usando poetry
poetry add agent-library

Configuração

Execute o comando de configuração inicial:

agent-library init

Adicione documentos à sua base:

agent-library add documento.pdf
agent-library add pasta/documentos/

Execute o servidor MCP:

agent-library serve

Uso com Agentes de IA

Configuração no Claude

Adicione ao seu arquivo de configuração do Claude (claude.json):

{
  "mcpServers": {
    "agent-library": {
      "command": "agent-library",
      "args": ["serve"],
      "env": {}
    }
  }
}

Configuração no Cursor

No Cursor, use o comando:

Cursor MCP add agent-library --command "agent-library serve"

Configuração no ChatGPT

No ChatGPT com plugins MCP:

Configure o servidor MCP com comando: agent-library serve

Comandos CLI

agent-library search "termo de busca"          # Buscar na base de conhecimento
agent-library add [arquivo|pasta]              # Adicionar documentos
agent-library list                             # Listar documentos na base
agent-library remove [id]                      # Remover documento
agent-library serve                            # Iniciar servidor MCP
agent-library status                           # Verificar status da base

Tipos de Suporte

Texto

Arquivos .txt, .md, .pdf, .docx, .html
Suporte a múltiplos idiomas

Imagens

Formatos: .jpg, .png, .webp, .bmp
Extração de descrições visuais

OCR/Vision

Reconhecimento óptico de caracteres integrado
Suporte a imagens com texto para extração de conteúdo

Código

Linguagens: Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go, Java, C++, entre outras
Embeddings específicos para código fonte

Requisitos

Python 3.9+
Pelo menos 4GB de RAM
Sistema operacional: Linux, macOS ou Windows (com WSL2)

Recursos

Licença

MIT