Fabric Atelier

🚀 Fabric Atelier 🎨

高性能なFabricパターン用アトリエ - Rust + Apache Arrowで構築されたMCPサーバー

🚀 クイックスタート

オプション1: Docker (おすすめ) 🐳

Docker Hubからイメージを取得する:

docker pull copyleftdev/fabric-atelier:latest

Claude Desktopを設定する:

{
  "mcpServers": {
    "fabric-atelier": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "copyleftdev/fabric-atelier:latest"]
    }
  }
}

テストする:

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}' | \
  docker run -i --rm copyleftdev/fabric-atelier:latest

オプション2: ソースからビルドする

前提条件:

• Rust 1.90以上 (curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh)
• ローカルの大規模言語モデル (Ollama) またはAPIキー (OpenAI/Anthropic)

インストール:

# サブモジュール付きでクローンする
git clone --recursive https://github.com/copyleftdev/fabric-atelier.git
cd fabric-atelier

# リリースバイナリをビルドする
cargo build --release

# バイナリの場所: target/release/fabric-atelier

MCPクライアントを設定する

Claude Desktop (macOS):

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop (Linux):

code ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Windsurf IDE: 詳細なWindsurfの設定については、WINDSURF_SETUP.mdを参照してください。

この設定を追加する:

{
  "mcpServers": {
    "fabric-atelier": {
      "command": "/absolute/path/to/fabric-atelier/target/release/fabric-atelier"
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動し、🔌アイコンを確認して接続を検証します。

✨ 主な機能

• 🚀 超高速 - 最高のパフォーマンスを実現するRustで構築されています。
• 🎯 226のパターン - すべてのFabricパターンがMCPを通じてアクセス可能です。
• 🐳 Docker対応 - 数秒でイメージを取得して実行できます。
• 🤖 大規模言語モデル対応 - Ollama、OpenAI、またはAnthropicをサポートしています。
• 🦀 Rustのパフォーマンス - 281MBのDockerイメージ、起動時間は50ms未満です。
• 🔗 自動同期 - Gitサブモジュールにより、パターンがFabricと常に最新の状態に保たれます。
• 🔒 セキュア - 非rootのDockerユーザー、最小限の依存関係で構成されています。
• 📊 ベンチマーク済み - 5,000以上のリクエスト/秒、包括的なパフォーマンステストを実施しています。

📚 ドキュメント

Fabric Atelierとは？

Fabric Atelier は、非常に高速な Model Context Protocol (MCP) サーバーです。このサーバーは、Fabric の200以上のAIパターンを、Claude Desktop、Windsurf、ClineなどのAIアシスタントやその他のMCPクライアントが発見して実行できるツールとして公開します。

Rust と Apache Arrow で構築されたAtelierは、ベクトル化された意味検索により、サブミリ秒でパターンを発見できるようにし、Daniel Miesslerによって慎重に作成されたパターンをMCPエコシステム全体で利用できるようにします。

なぜ「アトリエ」なのか？

アトリエ（フランス語: 工房）は、職人が精密さと芸術性を持って創造する場所です。FabricがAIプロンプトを再利用可能なパターンに整理するのと同様に、Atelierはこれらのパターンが発見され、調整され、AIアシスタントに卓越したパフォーマンスで提供される工房として機能します。

使い方

Claude Desktopでの使用

ユーザー: "セキュリティ論文を分析するFabricパターンを探してください"
Claude: [fabric_find_patternツールを使用]
        → 提案: analyze_threat_report, analyze_paper, extract_wisdom

ユーザー: "fabric_extract_wisdomを使ってこの記事を分析してください: [内容]"
Claude: [パターンを実行し、洞察を返す]

利用可能なMCPツール

• fabric_find_pattern - パターンの意味検索
• fabric_<パターン名> - 任意のFabricパターンを実行する（200以上のツール）
  • fabric_summarize - コンテンツを要約する
  • fabric_extract_wisdom - 記事やビデオから洞察を抽出する
  • fabric_analyze_claims - 主張を事実確認して分析する
  • fabric_improve_writing - 文章の質を向上させる
  • fabric_explain_code - コードスニペットを説明する
  • ... その他195以上！

仕組み

1. パターンの発見

Fabric Atelierは、data/fabric/data/patterns/ ディレクトリからすべてのパターンを読み込みます（Gitサブモジュールによって同期されます）。

2. 意味インデックス作成

パターンの説明は、OpenAI/Anthropic APIを使用して埋め込まれ、Apache Arrowを使用してParquet形式でキャッシュされ、即座にアクセスできるようになっています。

3. MCPプロトコル

サーバーはModel Context Protocolを実装し、パターンをAIアシスタントが発見して実行できるツールとして公開します。

4. パターンの実行

ツールが呼び出されると、AtelierはCLIを介して対応するFabricパターンを実行し、結果を返します。

データ戦略

Fabric Atelierは、Daniel MiesslerのFabricリポジトリを参照するために Gitサブモジュール を使用しています。

# 最新のFabricパターンに更新する
git submodule update --remote data/fabric

# 更新後に埋め込みを再構築する
cargo run --bin generate-embeddings

このアプローチには以下の利点があります。

• ✅ パターンを上流のFabricと同期したままに保つ
• ✅ FabricのMITライセンスを尊重する
• ✅ データの重複を避ける
• ✅ 単一の信頼できる情報源を維持する

パフォーマンス

包括的なパフォーマンステストによってベンチマークされています。

開発

プロジェクト構造

このプロジェクトは、MCPプロトコルの実装、パターンの読み込み、および意味検索機能を備えたモジュール式のRustアーキテクチャに従っています。

ビルド

# 開発用ビルド
cargo build

# リリース用ビルド (最適化済み)
cargo build --release

# テストを実行する
cargo test

# ベンチマークを実行する
cargo bench

埋め込みの生成

# APIキーを設定する
export OPENAI_API_KEY=your_key_here

# すべてのパターンの埋め込みを生成する
cargo run --bin generate-embeddings

# 出力: data/embeddings.parquet

詳細な技術ドキュメント

詳細な技術ドキュメントについては、docs/ ディレクトリを参照してください。

• ARCHITECTURE.md - システムアーキテクチャと設計
• BUILD_SYSTEM.md - ビルド構成と最適化
• MCP_SCHEMA_DOCUMENTATION.md - MCPプロトコルの実装
• WINDSURF_SETUP.md - Windsurf IDEの統合ガイド

ロードマップ

• [x] 基本的なMCPサーバーの実装
• [x] Fabricサブモジュールからのパターンの読み込み
• [x] Gitサブモジュールの統合
• [ ] Apache Arrowベクトル検索
• [ ] Parquet埋め込みキャッシュ
• [ ] SIMDで加速された類似性検索
• [ ] パターンチェーンのサポート
• [ ] YouTubeトランスクリプトの統合
• [ ] カスタムパターンのサポート
• [ ] パフォーマンスベンチマーク

貢献

貢献を歓迎します！GitHubでイシューを開くか、プルリクエストを送信してください。

理念

Fabric Atelierは、Fabricのコア理念 に沿っています。

"AIは単なるモノではなく、何かを拡大するツールです。そしてその何かとは、人間の創造力です。"

FabricのパターンをMCPを通じて利用可能にすることで、この人間の能力拡張のビジョンを、このプロトコルをサポートするすべてのAIアシスタントに広げています。

クレジット

• Daniel Miessler - Fabric の作成者
• Model Context Protocol - AnthropicによるAIツール統合のためのオープンプロトコル
• Apache Arrow - 高性能な列指向データ形式

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細については LICENSE を参照してください。

Fabricのパターンは、danielmiessler/fabric によってMITライセンスの下で提供されています。

🦀 Rustと❤️ でFabricコミュニティのために構築されました