🏗️ ClaudeHopper - AI-Powered Construction Document Assistant

🏗️ ClaudeHopper - AI 驱动的建筑文档助手

ClaudeHopper 是一款专用的模型上下文协议（MCP）服务，可通过先进的 RAG（检索增强生成）和混合搜索，让 Claude 和其他大模型直接处理建筑文档、图纸和规范。你可以轻松提问建筑图纸相关问题、查找特定细节并分析技术规范。

✨ 功能

• 🔍 基于向量的建筑文档检索，针对 CAD 图纸、平面图和规范进行了优化
• 🖼️ 通过文本描述查找相似图纸的视觉搜索
• 🏢 针对建筑行业文档格式的专用元数据提取
• 📊 通过智能文档分块和分类，高效使用 Token
• 🔒 通过本地文档存储和处理保障安全
• 📈 支持多种图纸类型和建筑专业领域（结构、土木、建筑等）

🚀 快速开始

前提条件

• Node.js 18+
• 用于本地 AI 模型的 Ollama
  • 所需模型：nomic-embed-text、phi4、clip
• Claude 桌面应用
• 提取图像时需要：Poppler Utils（pdfimages 命令）

一键设置

1. 下载 ClaudeHopper
2. 运行设置脚本：

cd ~/Desktop/claudehopper
chmod +x run_now_preserve.sh
./run_now_preserve.sh

此操作将：

• 创建所需的目录结构
• 安装所需的 AI 模型
• 处理你的建筑文档
• 配置 Claude 桌面应用以使用 ClaudeHopper

添加文档

将建筑文档放入以下文件夹：

• 图纸：~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/Drawings/
• 规范：~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/TextDocs/

添加文档后，运行：

./process_pdfdrawings.sh

🏗️ 在 Claude 中使用 ClaudeHopper

在 Claude 桌面应用中试试以下示例问题：

"What architectural drawings do we have for the project?"
"Show me the structural details for the foundation system"
"Find drawings that show a concrete foundation with dimensions"
"Search for lift station layout drawings"
"What are the specifications for interior paint?"
"Find all sections discussing fire protection systems"

🛠️ 技术架构

ClaudeHopper 使用多阶段流水线处理建筑文档：

1. 文档分析：分析 PDF 文档的结构和内容类型
2. 元数据提取：借助 AI 提取项目信息、图纸类型和专业领域
3. 内容分块：智能拆分文档以保留上下文
4. 图像提取：识别并提取 PDF 中的图纸图像
5. 向量嵌入：为文本和图像创建语义表示
6. 数据库存储：使用本地 LanceDB 存储，以支持向量搜索

👀 测试图像搜索

要测试图像搜索功能，可以使用提供的测试脚本：

# Make the test script executable
chmod +x test_image_search.sh

# Run the test script
./test_image_search.sh

此操作将：

• 构建应用程序
• 检查所需依赖项（如 pdfimages）
• 使用图纸目录中的图像填充数据库
• 针对图像搜索运行一系列测试查询

你也可以单独运行测试命令：

# Run the test with the default database location
npm run test:image:verbose

# Run the test with a specific database location
node tools/test_image_search.js /path/to/your/database

📝 可用的搜索工具

ClaudeHopper 提供多种专用搜索功能：

• catalog_search：按项目、专业领域、图纸类型等查找文档
• chunks_search：查找文档中的特定内容
• all_chunks_search：搜索整个文档集合
• image_search：根据文本描述的视觉相似度查找图纸

有关图像搜索功能的使用示例，请参阅 image_search_examples.md 文件。

📜 许可证

本项目采用 MIT 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。