Fabric Atelier

🚀 Fabric Atelier 🎨

一個基於 Rust + Apache Arrow 構建的高性能 Fabric 模式 MCP 服務器

🚀 快速開始

選項 1：Docker（推薦）🐳

從 Docker Hub 拉取鏡像：

docker pull copyleftdev/fabric-atelier:latest

配置 Claude Desktop：

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

測試：

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

選項 2：從源代碼構建

前提條件：

• Rust 1.90+（curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh）
• 本地大語言模型（Ollama）或 API 密鑰（OpenAI/Anthropic）

安裝：

# 克隆項目及子模塊
git clone --recursive https://github.com/copyleftdev/fabric-atelier.git
cd fabric-atelier

# 構建發佈版二進制文件
cargo build --release

# 二進制文件位置：target/release/fabric-atelier

配置 MCP 客戶端

Claude Desktop（macOS）：

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

Claude Desktop（Linux）：

code ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Windsurf IDE： 詳細的 Windsurf 配置請參考 WINDSURF_SETUP.md。

添加以下配置：

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

重啟 Claude Desktop，查看 🔌 圖標以驗證連接。

✨ 主要特性

• 🚀 極速性能 - 基於 Rust 構建，實現性能最大化
• 🎯 226 種模式 - 所有 Fabric 模式均可通過 MCP 訪問
• 🐳 支持 Docker - 數秒內完成拉取和運行
• 🤖 大語言模型支持 - 支持 Ollama、OpenAI 或 Anthropic
• 🦀 Rust 高性能 - 281MB 的 Docker 鏡像，啟動時間小於 50ms
• 🔗 自動同步 - 通過 Git 子模塊保持模式與 Fabric 同步更新
• 🔒 安全可靠 - 使用非根 Docker 用戶，依賴最少
• 📊 經過基準測試 - 每秒處理 5000+ 請求，進行了全面的性能測試

📦 安裝指南

上述快速開始部分已包含詳細的安裝步驟，可根據需求選擇 Docker 方式或從源代碼構建的方式進行安裝。

💻 使用示例

基礎用法

在 Claude Desktop 中的使用示例：

用戶："幫我找一個用於分析安全論文的 Fabric 模式"
Claude：[使用 fabric_find_pattern 工具]
        → 建議：analyze_threat_report, analyze_paper, extract_wisdom

用戶："使用 fabric_extract_wisdom 分析這篇文章：[內容]"
Claude：[執行模式並返回見解]

可用的 MCP 工具

• fabric_find_pattern - 對模式進行語義搜索
• fabric_<pattern_name> - 執行任何 Fabric 模式（200 多種工具）
  • fabric_summarize - 總結內容
  • fabric_extract_wisdom - 從文章/視頻中提取見解
  • fabric_analyze_claims - 事實核查和分析聲明
  • fabric_improve_writing - 提高寫作質量
  • fabric_explain_code - 解釋代碼片段
  • ... 以及 195 多種其他工具！

📚 詳細文檔

如需詳細的技術文檔，請查看 docs/ 目錄：

• ARCHITECTURE.md - 系統架構和設計
• BUILD_SYSTEM.md - 構建配置和優化
• MCP_SCHEMA_DOCUMENTATION.md - MCP 協議實現
• WINDSURF_SETUP.md - Windsurf IDE 集成指南

🔧 技術細節

架構

fabric-atelier/
├── src/                      # Rust 源代碼
│   ├── mcp/                  # MCP 協議實現
│   ├── fabric/               # 模式加載器和執行器
│   ├── vector/               # 基於 Arrow 的語義搜索
│   └── main.rs
├── data/
│   ├── fabric/              # Git 子模塊 → danielmiessler/fabric
│   │   └── data/patterns/   # 200 多種 Fabric 模式（自動同步）
│   └── embeddings.parquet   # 緩存的模式嵌入
└── docs/
    └── media/               # 項目資源

工作原理

1. 模式發現：Fabric Atelier 從 data/fabric/data/patterns/ 目錄加載所有模式（通過 git 子模塊同步）。
2. 語義索引：使用 OpenAI/Anthropic API 對模式描述進行嵌入，並使用 Apache Arrow 以 Parquet 格式緩存，以便即時訪問。
3. MCP 協議：服務器實現了模型上下文協議，將模式作為工具暴露給 AI 助手，使其能夠發現和執行。
4. 模式執行：當調用工具時，Atelier 通過 CLI 執行相應的 Fabric 模式並返回結果。

數據策略

Fabric Atelier 使用 git 子模塊 引用 Daniel Miessler 的 Fabric 倉庫：

# 更新到最新的 Fabric 模式
git submodule update --remote data/fabric

# 更新後重建嵌入
cargo run --bin generate-embeddings

這種方法：

• ✅ 使模式與上游 Fabric 保持同步
• ✅ 遵循 Fabric 的 MIT 許可證
• ✅ 無數據重複
• ✅ 單一事實來源

性能

經過全面的性能測試。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，詳情請參閱 LICENSE。Fabric 模式由 danielmiessler/fabric 根據 MIT 許可證授權。

項目路線圖

• [x] 基本 MCP 服務器實現
• [x] 從 Fabric 子模塊加載模式
• [x] Git 子模塊集成
• [ ] Apache Arrow 向量搜索
• [ ] Parquet 嵌入緩存
• [ ] SIMD 加速的相似度搜索
• [ ] 模式鏈支持
• [ ] YouTube 轉錄集成
• [ ] 自定義模式支持
• [ ] 性能基準測試

貢獻

歡迎貢獻代碼！請在 GitHub 上創建問題或拉取請求。

設計理念

Fabric Atelier 與 Fabric 的核心設計理念 保持一致：

"人工智能不是一種事物，而是一種事物的放大器。而這種事物就是人類的創造力。"

通過 MCP 使 Fabric 的模式可訪問，我們將這種增強人類能力的願景擴展到支持該協議的每個 AI 助手。

致謝

• Daniel Miessler - Fabric 的創建者
• Model Context Protocol - Anthropic 用於 AI 工具集成的開放協議
• Apache Arrow - 高性能列式數據格式

使用 🦀 Rust 構建，為 Fabric 社區獻上 ❤️