人类笔记（Notion / Obsidian）
以页面为中心，适合人写和看；AI 接入依赖连接器或插件，结构靠人约定。
LOCAL-FIRST · MCP-NATIVE · OPEN SOURCE
给 AI 代理一个可查询、可追溯的团队知识库
hyseed 把团队的决策、经验、API 与运维手册变成结构化事实，让 Claude Code、Cursor、Cline 等 MCP 客户端直接取用——数据始终留在本地。
Windows x64 · VS Code 1.101+ · Beta · MIT
$ hyseed search "sqlite fts5 decision"
dec/use-sqlite-fts5decision · accepted
→ kb_get(..., section="Architecture")target section only
context70–90% less on long docs
按章节取用，不把整篇文档塞进上下文。
笔记、向量库、AI 记忆，各缺一块
它们分别解决了“人怎么写”“怎么找相似”“怎么记住对话”，但没有解决“AI 怎么可靠地取用团队审阅过的事实”。
向量库 / RAG（Chroma / LanceDB 等）
擅长相似度检索，但没有 schema、版本和团队协作；检索管线要自己搭。
AI 记忆层（Mem0 / Zep 类）
面向单个 Agent 的会话记忆，以自动抽取为主；不面向团队审阅和长期治理。
hyseed 补的是：团队审阅过的结构化事实，以 MCP 原生方式被 AI 取用。
为“被 AI 取用”而设计
不是给知识库加一个聊天框，而是把检索、结构、版本和协作都放进协议与数据模型里。
MCP 原生
文档、搜索、图谱、版本、调度都在 MCP 协议内暴露；Claude Code、Cursor、Cline 等客户端接上就能用。工具面过大时可切瘦模式，只留三个只读工具。
强 Schema，不是自由文本
内置 9 种文档类型：项目、决策、经验、术语、人员、FAQ、API、Runbook、发布日志。类型化 metadata + 稳定 ID，AI 能精确抽取事实。
Section 级取用
kb_get 支持按标题取章节，章节不存在时返回目录；长文档上下文消耗可降低 70%–90%。
版本、审计、可回滚
每次变更带版本号，支持字段级 diff、任意版本恢复、软删除恢复和审计日志。AI 自动写入也可放心。
类型化知识图谱
10 种标准关系类型，自动反向链接、多跳遍历、影响分析和决策演进链。改一个决策，能顺着图找到受影响文档。
Git 原生协作
知识以 Markdown 存在 Git 仓库；tags / aliases / links / metadata 三方合并，PR 评审、分支和 Code Owner 全部沿用。
放在一起看
按各类产品的典型形态对比；具体能力以各产品当前版本为准。
| 对比维度 | 人类笔记（Notion / Obsidian） | 向量库 + RAG | AI 记忆层 | hyseed |
|---|---|---|---|---|
| 设计中心 | 人和页面 | 模型与向量 | 单个 Agent 的会话 | AI 代理 + 人，共用一份知识 |
| AI 接入 | Web / 编辑器；靠连接器或插件 | SDK + 自建检索管线 | SDK / API，绑定框架 | MCP 原生 + CLI + 管理台 + VS Code 扩展 |
| 数据结构 | 自由格式，靠人约定 | 只有向量，无 schema | 自动抽取的记忆条目 | 9 种文档类型 + 类型化 metadata + 稳定 ID |
| 检索 | 关键词 / 插件 | 向量相似度为主 | 语义回忆 | FTS5 BM25 / 模糊 / 语义 / RRF 混合 |
| 上下文成本 | 整页返回 | 返回 chunk，仍需裁剪 | 记忆注入，粒度不可控 | 按章节取用；长文档降 70%–90% |
| 版本与审计 | 页面 / 文件历史；审计依套餐或插件 | 通常无 | 非重点 | 版本、字段级 diff、恢复、软删除、审计 |
| 团队协作 | Notion 实时协同强；Obsidian 靠 Git | 无 | 弱，偏平台内 | Git 原生 + 三方合并 + PR 评审 |
| 数据与部署 | Notion 云服务；Obsidian 本地文件 | 本地 / 云皆可，需自行运维 | 开源自托管或云服务 | 单文件 SQLite，完全本地，无云、无遥测，MIT |
对比基于各类产品的典型形态；hyseed 的能力与数字来自项目 README。
三步接进现有工作流
不需要单独安装 Python 运行时；VS Code 扩展内置 hyseed.exe。
安装扩展
从 VS Code Marketplace 安装 hyseed。Windows x64，VS Code 1.101+。
code --install-extension limccn.kbmcp-vscode打开管理台
在命令面板运行 hyseed: Open admin console。扩展会启动本地服务，管理台只绑定 127.0.0.1。
添加或搜索知识
创建文档、导入 Markdown，或直接在 MCP 客户端里让 AI 搜索。每次修改都有版本记录。
hyseed search "sqlite fts5"首次使用会创建本地 vault；默认数据目录是 %USERPROFILE%\.local\share\hyseed。
现在就能用，边界也说清楚
hyseed 处于 Beta；VS Code 扩展当前公开发布 0.1.1。核心存储与 API 从 0.5.0 起保持稳定，适合先在小团队内落地。语义检索需安装可选的 sqlite-vec 扩展，默认使用词法、模糊与 RRF 混合检索。
公开发布
Marketplace 0.1.1
平台
Windows x64
许可
MIT
数据
本地 SQLite · 无遥测
CLI 分发
随扩展内置；PyPI 待发布
把团队知识接进 AI 工作流
从 VS Code Marketplace 安装 hyseed，几分钟内拥有一个本地、可追溯、可协作的知识库。
Windows x64 · 无需单独安装运行时 · MIT