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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 1254
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- 一个支持 MCP 的客户端:Claude Code / Claude Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed 或任意 MCP
- 机器上已存在 nautilus-compass 插件目录(README 的实际路径为 ~/.claude/plugins/nautilus-compass/)
- 若使用云快速启动:需要具备对 Nautilus 云主机(Nautilus cloud box)的 ssh 访问权限
- Python 运行环境(项目开发语言为 Python,README 未给出具体版本要求)
安装与启动步骤
-
1确认客户端与环境
先确认你使用的客户端支持 MCP,并且机器上已有 nautilus-compass 插件目录;云快速启动方式还要求能 ssh 登录 Nautilus 云主机。
-
2运行快速启动脚本
脚本会生成受限 token、接好云端 MCP 桥、写入 .mcp.json,并跑一次端到端自检。把 my-agent 换成你自己的 agent 名。
bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent -
3可选安装状态行
在命令后追加 --hud 可安装融合状态行,实时显示记忆召回命中计数、漂移状态和近 5 分钟流量。
bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent --hud
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
mcp-name | 是 | MCP 服务标识,客户端据此识别 nautilus-compass 插件 | io.github.chunxiaoxx/nautilus-compass |
.mcp.json | 是 | MCP 客户端配置文件,由 agent_quickstart.sh 自动写入 | 由 quickstart 脚本生成 |
如何确认成功
脚本自带的端到端自检通过;加 --hud 后状态行出现召回命中计数()、漂移状态和 5 分钟流量。
常见问题
Q:没有 Nautilus 云主机、无法 ssh 能用吗?
A:可以,项目是 local-first;文中的 cloud ssh quickstart 只是面向有云主机 ssh 权限的 Nautilus 平台 agent 的快捷方式。
Q:记忆数据会被上传或经过抽取 LLM 吗?
A:不会。原始文本用 BGE-m3 在本地嵌入,入库不做抽取 LLM、不建图,数据不离开本机。
Q:支持哪些客户端?
A:Claude Code / Claude Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed,以及任意 MCP 客户端。
Q:检索结果偏弱怎么办?
A:项目使用 utterance-routed chunk retrieval:单会话与知识更新类问题走 turn-window 分块,其余走会话级 BM25+dense RRF 混合检索。
注意事项
- README 节选未提供 pip、docker 或源码 clone 类安装命令,以上步骤仅依据 Quickstart 中实际出现的脚本命令整理。
- cloud ssh quickstart 生成的 token 为 scoped(受限范围)token,脚本会自动写入 .mcp.json。
- --hud 为可选附加参数,会额外安装融合状态行。
核心亮点
- 用跨对话契约约束 Agent 交互,减少协作跑偏
- 漂移检测可实时发现协作偏离预期
- 黑盒记忆不依赖 LLM 抽取,省 token 且避免抽取误差
不足之处
- 项目处于早期,社区和文档积累有限
- 黑盒记忆的检索与调试体验可能不如显式结构化记忆直观
适用场景
- 多个 Claude Code 实例协同完成复杂编码任务
- 本地部署的多 Agent 工作流需要长期记忆且不想外传数据
- 无中心编排器的 Agent 集群需要监控协作是否漂移
替代项目
AutoGen、CrewAI、LangGraph
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