Fabric Atelier

🚀 Fabric Atelier 🎨

一个基于 Rust + Apache Arrow 构建的高性能 Fabric 模式 MCP 服务器

🚀 快速开始

选项 1：Docker（推荐）🐳

从 Docker Hub 拉取镜像：

docker pull copyleftdev/fabric-atelier:latest

配置 Claude Desktop：

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

测试：

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

选项 2：从源代码构建

前提条件：

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

安装：

# 克隆项目及子模块
git clone --recursive https://github.com/copyleftdev/fabric-atelier.git
cd fabric-atelier

# 构建发布版二进制文件
cargo build --release

# 二进制文件位置：target/release/fabric-atelier

配置 MCP 客户端

Claude Desktop（macOS）：

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

Claude Desktop（Linux）：

code ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Windsurf IDE： 详细的 Windsurf 配置请参考 WINDSURF_SETUP.md。

添加以下配置：

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

重启 Claude Desktop，查看 🔌 图标以验证连接。

✨ 主要特性

• 🚀 极速性能 - 基于 Rust 构建，实现性能最大化
• 🎯 226 种模式 - 所有 Fabric 模式均可通过 MCP 访问
• 🐳 支持 Docker - 数秒内完成拉取和运行
• 🤖 大语言模型支持 - 支持 Ollama、OpenAI 或 Anthropic
• 🦀 Rust 高性能 - 281MB 的 Docker 镜像，启动时间小于 50ms
• 🔗 自动同步 - 通过 Git 子模块保持模式与 Fabric 同步更新
• 🔒 安全可靠 - 使用非根 Docker 用户，依赖最少
• 📊 经过基准测试 - 每秒处理 5000+ 请求，进行了全面的性能测试

📦 安装指南

上述快速开始部分已包含详细的安装步骤，可根据需求选择 Docker 方式或从源代码构建的方式进行安装。

💻 使用示例

基础用法

在 Claude Desktop 中的使用示例：

用户："帮我找一个用于分析安全论文的 Fabric 模式"
Claude：[使用 fabric_find_pattern 工具]
        → 建议：analyze_threat_report, analyze_paper, extract_wisdom

用户："使用 fabric_extract_wisdom 分析这篇文章：[内容]"
Claude：[执行模式并返回见解]

可用的 MCP 工具

• fabric_find_pattern - 对模式进行语义搜索
• fabric_<pattern_name> - 执行任何 Fabric 模式（200 多种工具）
  • fabric_summarize - 总结内容
  • fabric_extract_wisdom - 从文章/视频中提取见解
  • fabric_analyze_claims - 事实核查和分析声明
  • fabric_improve_writing - 提高写作质量
  • fabric_explain_code - 解释代码片段
  • ... 以及 195 多种其他工具！

📚 详细文档

如需详细的技术文档，请查看 docs/ 目录：

• ARCHITECTURE.md - 系统架构和设计
• BUILD_SYSTEM.md - 构建配置和优化
• MCP_SCHEMA_DOCUMENTATION.md - MCP 协议实现
• WINDSURF_SETUP.md - Windsurf IDE 集成指南

🔧 技术细节

架构

fabric-atelier/
├── src/                      # Rust 源代码
│   ├── mcp/                  # MCP 协议实现
│   ├── fabric/               # 模式加载器和执行器
│   ├── vector/               # 基于 Arrow 的语义搜索
│   └── main.rs
├── data/
│   ├── fabric/              # Git 子模块 → danielmiessler/fabric
│   │   └── data/patterns/   # 200 多种 Fabric 模式（自动同步）
│   └── embeddings.parquet   # 缓存的模式嵌入
└── docs/
    └── media/               # 项目资源

工作原理

1. 模式发现：Fabric Atelier 从 data/fabric/data/patterns/ 目录加载所有模式（通过 git 子模块同步）。
2. 语义索引：使用 OpenAI/Anthropic API 对模式描述进行嵌入，并使用 Apache Arrow 以 Parquet 格式缓存，以便即时访问。
3. MCP 协议：服务器实现了模型上下文协议，将模式作为工具暴露给 AI 助手，使其能够发现和执行。
4. 模式执行：当调用工具时，Atelier 通过 CLI 执行相应的 Fabric 模式并返回结果。

数据策略

Fabric Atelier 使用 git 子模块 引用 Daniel Miessler 的 Fabric 仓库：

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

# 更新后重建嵌入
cargo run --bin generate-embeddings

这种方法：

• ✅ 使模式与上游 Fabric 保持同步
• ✅ 遵循 Fabric 的 MIT 许可证
• ✅ 无数据重复
• ✅ 单一事实来源

性能

经过全面的性能测试。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE。Fabric 模式由 danielmiessler/fabric 根据 MIT 许可证授权。

项目路线图

• [x] 基本 MCP 服务器实现
• [x] 从 Fabric 子模块加载模式
• [x] Git 子模块集成
• [ ] Apache Arrow 向量搜索
• [ ] Parquet 嵌入缓存
• [ ] SIMD 加速的相似度搜索
• [ ] 模式链支持
• [ ] YouTube 转录集成
• [ ] 自定义模式支持
• [ ] 性能基准测试

贡献

欢迎贡献代码！请在 GitHub 上创建问题或拉取请求。

设计理念

Fabric Atelier 与 Fabric 的核心设计理念 保持一致：

"人工智能不是一种事物，而是一种事物的放大器。而这种事物就是人类的创造力。"

通过 MCP 使 Fabric 的模式可访问，我们将这种增强人类能力的愿景扩展到支持该协议的每个 AI 助手。

致谢

• Daniel Miessler - Fabric 的创建者
• Model Context Protocol - Anthropic 用于 AI 工具集成的开放协议
• Apache Arrow - 高性能列式数据格式

使用 🦀 Rust 构建，为 Fabric 社区献上 ❤️