Chilon Recall

检索、学习工作流和安全操作各自承担清楚的职责。

本地资料Markdown / TXT / RST / CSV

当前版本面向 UTF-8 文本资料，文档与索引保留在本机，适合把个人笔记、课程材料和研究资料放进同一套检索流程。

安装方式npx chilon-recall@0.1.5 install

一条命令即可在资料目录写入私有配置，并在用户数据目录安装受管 Python engine；install、setup、doctor、key、mcp 都由同一个 Node.js CLI 提供，凭据始终只放在环境变量中。也可以把 AGENTS_INSTALL 手册交给 AI coding agent 代为安装，输入 API Key 这一步刻意留给用户本人。

Key 向导chilon-recall key

以隐藏输入读取一次 provider Key，调用该 provider 自己的 /models 接口在线确认地址与 Key 是否可用，并推荐 embedding 与 reranker 模型；Key 只用于这一次请求，不写入任何文件。

检索底座FAISS + JSON metadata

资料经过标题感知分块后建立本地 FAISS 索引，并保留相对来源路径、标题层级、近似行号与检索分数。

增量索引rag_sync

manifest 记录每个文件的 SHA-256 与建库参数：资料变更后，未改动文件直接复用已有向量，只对新增、修改与删除的文件做对账；建库参数变化或 manifest 过旧时自动回退全量重建。rag_build 保留为刻意的全量重建入口。

学习入口rag_query / textbook_qa / review_outline

除了直接找回论据，也提供教材问答、概念比较、章节总结与复习提纲等面向学习的结构化入口。

MCP host 与引擎Node.js CLI / Python engine

Node.js CLI 与 MCP host 提供 init、setup、doctor、mcp 入口，并负责配置、路径安全、备份和客户端工具；Python engine 负责分块、provider 调用、索引序列化与检索。

DeepSeek Harness 适配DSH bundle + stdio bridge

已随 v0.1.2 合并进 main：通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client bridge 启动现有 CLI MCP server，使工具以 mcp__chilon-recall__* 名称暴露；不重复运行检索引擎，凭据继续通过环境变量传递。当前 bundle 只转发 RAG_MANAGER_CONFIG、RAG_API_KEY、RAG_RERANK_API_KEY、CHILON_RECALL_HOME 与 CHILON_RECALL_PYTHON，且 DSH 自身仍属于 developer preview。

Qoder 适配chilon-recall qoder <directory>

从同一套 stdio server 与内置 skills 生成 .qoder/mcp.json、项目级 skills 与检索 rule，不重复实现检索引擎，生成的文件不含凭据；mcp.json 是一份需要粘贴进 Qoder 客户端设置的配置片段，从 npx 临时缓存运行时会提示路径不稳定。

可恢复操作preview → confirmation token → execute

建库、增量同步、清理与恢复先生成预览，再用短期确认 token 执行；active index 的替换与备份都保留明确的操作边界。