Pluggedin App

plugged.in 🔌

重要

项目状态（2026 年 10 月）：开源，由社区驱动。 plugged.in 托管服务正在迁移至一个独立开发的新平台。迁移完成后， 本仓库将不再运行 plugged.in。代码仍将在当前许可证下保持开源，欢迎社区继续维护：欢迎提交问题、 拉取请求、创建分支和加入新的维护者，并继续支持自托管。切换日期将在此处公布。切换时，当前服务 将迁移至 v1.plugged.in，并在那里持续运行至 2026 年 12 月 31 日。 这意味着什么

🎯 我们要解决的问题

每天，你都会与 AI 进行精彩的对话——与 GPT-4 讨论策略、让 Claude 审查代码、让 Gemini 进行分析。但关闭聊天窗口后，所有这些知识都会消失。这就是“AI 知识蒸发”问题。

💡 解决方案

plugged.in 是全球首个 AI 内容管理系统（AI-CMS）——一个能将短暂的 AI 交互转化为持久、带版本记录且可搜索的组织知识的平台。

可以把它看作 “AI 生成内容领域的 Git” 与 “AI 交互领域的 WordPress” 的结合。

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✨ plugged.in 的特别之处

🧠 持久保存的 AI 记忆

你的 AI 对话将成为永久资产。每份文档都有版本记录、来源归属，并且可供搜索。

🤝 多模型协作

Claude 撰写 v1，GPT-4 在 v2 中补充技术规格，Gemini 在 v3 中完善——所有变更都有记录并注明来源。

🔌 通用 MCP 集成

可与 1,500 多个 MCP 服务配合使用。通过一个界面连接任意工具、任意 AI 和任意工作流。

🔒 企业级安全

端到端加密、OAuth 2.1、速率限制和沙盒执行，让你安心使用。

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📊 平台真实数据

Documents Managed: 90+ (72% AI-generated)
Integrated MCP Servers: 1,568
Active Versioning: Documents with up to 4 iterations
Model Attributions: 17 different AI models tracked
RAG Engine: Embedded zvec (RocksDB + HNSW) — zero external dependencies
Search Performance: Sub-second semantic search with cosine similarity
Security: AES-256-GCM encryption, Redis rate limiting

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🚀 快速开始

Docker（推荐 — 2 分钟）

自托管会在本地构建镜像

默认的 docker-compose.yml 会根据你的平台，从源代码（./Dockerfile）构建应用镜像。我们有意不提供预构建的自托管镜像：内嵌的 zvec 向量引擎需要特定的构建标志和绑定，这些内容无法包含在通用的镜像仓库镜像中，因此会根据正确的 supportedArchitectures 配置在本地编译镜像。

首次运行 docker compose up --build 大约需要 10–15 分钟（安装依赖项 + next build）。之后启动会立即完成，因为镜像已缓存。要求：使用启用了 BuildKit 的 Docker（Docker Desktop 或 docker buildx），并且分配给 Docker 引擎的内存至少约为 8 GB——next build 非常耗费内存，在内存限制较低时会因 "JavaScript heap out of memory" 而中止（可在 Docker Desktop → Settings → Resources 中提高内存限制）。

# Clone and setup
git clone https://github.com/VeriTeknik/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
cp .env.example .env

# Edit .env and set these three. Compose refuses to start without the last two,
# so there is no way to end up running with a password this repository knows.
#   NEXTAUTH_SECRET=$(openssl rand -base64 32)
#   POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#   REDIS_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#
# Use hex (or another URL-safe value) for the last two: they are interpolated
# into a postgresql:// / redis:// URL, so @ : / ? # would corrupt it.
# Compose builds DATABASE_URL and REDIS_URL from them — leave those alone.

# Build the app image and start the full stack (PostgreSQL 18 + pgvector,
# Redis, one-shot migration, then the app):
docker compose up --build -d

# Follow startup (migration runs first, then the app becomes healthy):
docker compose logs -f pluggedin-app

# Visit http://localhost:12005

常用命令：

docker compose ps                       # service status
docker compose run --rm pluggedin-migrate   # re-run database migrations
docker compose down                     # stop (keeps data)
docker compose down -v                  # stop + wipe all volumes

生产环境／托管部署使用不同的文件——此 docker-compose.yml 是自托管默认配置，不是生产环境堆栈：

• docker-compose.production.yml — 拉取预构建的 veriteknik/pluggedin 镜像（托管／云端构建）
• infra/docker-compose.yml — plugged.in 使用的 Traefik + SOPS 生产环境堆栈

包含内容：

• ✅ 用于向量搜索的 PostgreSQL 18 和 pgvector 扩展
• ✅ 用于速率限制／缓存的 Redis 7
• ✅ 用于 RAG 的内嵌 zvec 向量引擎（无需外部 Milvus／Qdrant）
• ✅ 经过生产环境优化构建的 Next.js 15 Web 应用
• ✅ 用于数据库、上传文件、向量和日志的持久化卷
• ✅ 健康检查和自动重启

Docker 架构：

Services:
  - pluggedin-migrate:  One-shot DB migration; reuses the app image, then exits
  - pluggedin-app:      Main web application (host port 12005 → container 3000),
                        starts only after migration completes successfully
  - pluggedin-postgres: PostgreSQL 18 + pgvector database (port 5432)
  - pluggedin-redis:    Redis 7 (port 6379)

Volumes:
  - pluggedin-postgres: Database data (persistent)
  - pluggedin-redis:    Redis append-only data (persistent)
  - zvec-data:          Vector collections (persistent)
  - app-uploads:        User uploaded files (persistent)
  - app-logs:           Application logs (persistent)
  - mcp-cache:          MCP package cache (persistent)

从旧版本升级：

# If upgrading from PostgreSQL 16 or earlier
# Option 1: Fresh start (data loss)
docker compose down -v && docker compose up --build -d

# Option 2: Migrate existing data
docker exec pluggedin-postgres pg_dump -U pluggedin pluggedin > backup.sql
docker compose down -v
docker compose up -d
docker exec -i pluggedin-postgres psql -U pluggedin -d pluggedin < backup.sql

云端版本

访问 plugged.in 即可立即使用，无需安装。

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🌟 主要功能

📚 文档管理与 RAG

• 内嵌向量搜索：进程内 zvec 引擎（RocksDB + HNSW），无需外部服务
• 自动索引：上传 PDF 或文本后，会自动分块、嵌入并编入索引
• 版本控制：通过类似 Git 的历史记录追踪每项更改
• 模型归属：了解各项内容由哪个 AI 生成
• 语义搜索：使用自然语言查询你的知识库
• 重新索引恢复：可在知识库界面中一键重新索引损坏的向量

🔧 MCP 服务中心

• 1,500+ 项集成：连接任意兼容 MCP 的工具
• 高级多选筛选：同时按多种软件包类型筛选（npm、PyPI、Docker、MCPB、NuGet）
• 智能搜索：提供实时结果计数和验证的智能筛选
• 自动发现：从 GitHub、npm、Smithery 中查找并配置服务
• 注册表集成：使用 GitHub 凭据认领和管理服务
• 统一界面：一个 API 密钥即可使用所有工具
• 工具前缀：自动管理命名空间，避免冲突
• OAuth 支持：为 MCP 服务处理服务端 OAuth

🎮 交互式 Playground

• 测试任意模型：Claude、GPT-4、Gemini 等
• 实时调试：查看实时 MCP 交互
• RAG 集成：使用你的文档作为上下文
• 自定义指令：按服务进行配置
• 全面日志记录：提供详细的调试能力

🔔 实时动态

• 活动追踪：监控所有 MCP 操作
• 电子邮件通知：及时了解重要事件
• 热门趋势分析：查看哪些工具广受欢迎
• 审计日志：完整的活动历史记录
• 双向通知：发送、接收并标记为已读

🔐 安全至上

• 端到端加密：所有敏感数据均使用 AES-256-GCM 加密
• 按配置文件加密：为每个工作区使用独立的加密密钥
• OAuth 2.1：现代身份验证流程
• 沙箱执行：在 Linux 上使用 Firejail 隔离
• Redis 速率限制：高级 DDoS 防护，并提供备用方案
• LRU 缓存：内存高效的缓存，支持自动淘汰
• 增强的密码安全性：Bcrypt 成本因子 14（16,384 次迭代）
• 动态 CSP Nonce：采用加密技术安全生成 Content Security Policy
• 安全标头：HSTS、X-Frame-Options、X-Content-Type-Options

🏢 Hub 与工作区管理

• 多 Hub 架构：将项目整理到不同的 Hub 中
• 工作区隔离：每个 Hub 均包含多个相互隔离的工作区
• 智能 Hub 切换：切换 Hub 时自动选择工作区
• 数据范围隔离：在 Hub 和工作区级别隔离数据
• 当前 Hub 显示：仪表板显示当前活动 Hub，便于了解上下文

📋 剪贴板与记忆系统

• 命名条目：使用语义化名称存储键值对（例如，customer_context、last_analysis）
• 索引条目：类似数组的存储方式，使用自动递增的索引保存有序数据
• 栈操作：提供 push/pop 功能，支持 LIFO 工作流和流水线
• 丰富内容支持：可存储文本、JSON、图像（base64）及任何类型的内容，最大为 2MB
• TTL 过期：可选的生存时间设置，用于自动清理临时数据
• 可见性控制：为每个条目设置私有、工作区或公开可见性
• 模型归属信息：跟踪创建每个剪贴板条目的 AI 模型
• MCP 集成：任何 AI 客户端均可通过 6 个内置 MCP 工具访问剪贴板

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🏗️ 架构

架构概览

plugged.in 充当中央 Hub，将各种 AI 客户端、开发工具和编程语言与您的知识库及更广泛的 MCP 生态系统连接起来。该架构旨在实现最大的灵活性和可扩展性。

🟢 可用于生产环境的集成（实线）

MCP 代理接口

MCP 代理充当统一网关，将多个 MCP 服务聚合到一个接口中：

• Claude Code - Anthropic 官方 CLI，支持 Claude 并原生集成 MCP
• Cline - 用于 AI 辅助开发的 VS Code 扩展
• LM Studio - 集成 MCP 的本地模型执行环境
• Claude Desktop - Anthropic 的桌面应用

工作原理：每个 AI 客户端通过 STDIO 连接，只需一个连接即可访问您配置的所有 MCP 服务。代理负责处理：

• 为工具添加前缀，以避免命名空间冲突
• MCP 服务的 OAuth 身份验证
• 活动日志记录和通知
• 统一错误处理

SDK 支持 - 多语言集成

通过官方 SDK 直接以编程方式访问：

• JavaScript/TypeScript SDK（@pluggedin/sdk）- 功能齐全的 SDK，适用于 Node.js 和浏览器
• Python SDK（pluggedin-sdk）- 面向 AI 工作流的 Python 风格接口
• Go SDK（pluggedin-go）- 高性能 Go 实现

使用场景：

// Create documents programmatically
const doc = await client.documents.create({
  title: "API Analysis",
  content: "...",
  source: "api"
});

// Query RAG knowledge base
const results = await client.rag.query("How do we handle auth?");

平台核心功能

plugged.in Web 平台提供：

1. 知识库（嵌入式 RAG）

   • 通过 zvec（RocksDB + HNSW）在进程内进行向量搜索，无需外部服务
   • 自动对 PDF/文本进行分块、嵌入和索引
   • 按项目隔离，并验证各字段的筛选条件
   • 亚秒级余弦相似度搜索

2. 文档存储

   • 对 AI 生成的内容进行版本控制
   • 跟踪多模型归属
   • 基于内容哈希去重
   • 支持上传、AI 生成和 API 来源

3. MCP 注册表

   • 精选 1,500 多个 MCP 服务
   • GitHub 验证与认领
   • 安装跟踪和趋势展示
   • 从 npm、GitHub、Smithery 自动发现

4. 工具管理

   • 从所有已连接的服务中发现工具
   • 在交互式试验场中测试工具
   • 为每个服务设置自定义说明
   • 实时调试日志

🟡 开发中（虚线）

原生连接器

绕过 MCP Proxy 的直接集成，可提升性能：

• 面向 Claude Desktop 的 Plugged.in 连接器 - 原生插件架构
• 面向 ChatGPT 的 Plugged.in 连接器 - OpenAI 插件集成
• 移动应用 - iOS 和 Android 原生应用

为何采用原生连接器？

• 响应更快（没有代理开销）
• 更丰富的 UI 集成
• 平台专属功能
• 离线能力

高级记忆系统

跨会话持久化记忆：

• 图中的 知识 + 记忆框代表：
  • 在不同 AI 客户端之间保持会话连续性
  • 根据对话历史自动注入上下文
  • 跨模型共享记忆（Claude 会记得 GPT 讨论过的内容）
  • 智能精简上下文，以控制在令牌限制内

工作流示例：

1. 使用 Claude Desktop 讨论架构 → 保存记忆
2. 切换到 ChatGPT 连接器 → 自动获取先前的上下文
3. 移动应用可访问相同的对话历史
4. RAG 自动提供相关文档

📊 数据流示例

用户请求流：

1. User asks question in Claude Desktop
2. MCP Proxy receives request
3. Proxy checks RAG for relevant context
4. Combines context + user question
5. Routes to appropriate MCP servers
6. Aggregates responses
7. Logs activity to database
8. Returns enriched response to user

文档创建流：

1. AI generates document via SDK or user uploads PDF/text
2. Content processed, chunked, and sanitized
3. Model attribution recorded
4. Version created in Document Store
5. Chunks stored in PostgreSQL, embeddings indexed in zvec
6. Document searchable immediately via semantic search

🔒 安全架构

所有连接均采用：

• 端到端加密（AES-256-GCM）
• 每个配置文件独立的加密密钥（工作区隔离）
• Redis 速率限制，并在 Redis 不可用时回退到内存
• 沙箱执行（Linux 上使用 Firejail）
• 用于外部服务的 OAuth 2.1

📈 可扩展性

该架构支持：

• 横向扩展 MCP Proxy 实例
• PostgreSQL 数据库连接池
• 对频繁访问的数据进行 Redis 缓存
• CDN 集成，用于静态资源
• 后台作业处理，用于繁重操作

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📚 文档

请访问我们的完整文档：docs.plugged.in

面向用户

• 开始使用 - 平台概览和快速入门
• 安装指南 - 逐步设置说明
• 文档库 - 管理 AI 知识库
• RAG 知识库 - 为 AI 上下文设置 RAG
• 团队协作 - 与团队协作

面向开发者

• API 参考 - 完整的 API 文档
• API 身份验证 - API 密钥和身份验证指南
• 自托管指南 - 部署自己的实例
• Docker 部署 - 基于容器的部署
• 安全概览 - 安全最佳实践

MCP 集成

• MCP 代理概览 - 了解代理架构
• MCP 代理安装 - 设置代理
• 自定义 MCP 服务 - 构建自己的服务

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🛠️ 安装选项

要求

• Node.js 18+（建议使用 20+）
• PostgreSQL 15+（建议使用 18+）
• Redis（可选，用于速率限制）
• Docker 和 Docker Compose（用于容器化部署）

环境变量

创建一个 .env 文件，内容如下：

# Core (Required)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/pluggedin
NEXTAUTH_URL=http://localhost:12005
NEXTAUTH_SECRET=your-secret-key # Generate: openssl rand -base64 32

# Security (Required)
NEXT_SERVER_ACTIONS_ENCRYPTION_KEY= # Generate: openssl rand -base64 32

# Features (Optional)
ENABLE_RAG=true
ENABLE_NOTIFICATIONS=true
ENABLE_EMAIL_VERIFICATION=true
REDIS_URL=redis://localhost:6379  # For Redis rate limiting

# RAG / Vector Search
ZVEC_DATA_PATH=./data/vectors     # Path to zvec collection files
EMBEDDING_MODEL=                   # OpenAI model (default: text-embedding-3-small)
RAG_SEARCH_TOP_K=5                 # Chunks returned per query
RAG_CACHE_TTL_MS=60000             # Storage stats cache TTL

# Email (For notifications)
EMAIL_SERVER_HOST=smtp.example.com
EMAIL_SERVER_PORT=587
[email protected]

手动安装

# Install dependencies
pnpm install

# Setup database
pnpm db:migrate:auth
pnpm db:generate
pnpm db:migrate

# Build for production
NODE_ENV=production pnpm build

# Start the server
pnpm start

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🔌 MCP 代理集成

将 AI 客户端连接到 plugged.in：

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor IDE

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

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🎯 使用场景

面向开发者

• 代码审查记忆：跨会话保留 AI 代码审查记录
• 文档生成：自动生成技术文档并进行版本管理
• Bug 分析归档：保存 AI 调试会话，供日后参考

面向团队

• 知识库：从 AI 交互中构建组织知识记忆
• 会议摘要：生成带有完整归属信息的 AI 摘要
• 战略文档：通过版本控制开展协作式 AI 辅助规划

面向企业

• 合规跟踪：完整审计 AI 生成内容的记录
• 多模型工作流：协调不同的 AI，处理复杂任务
• 安全部署：自行托管，全面掌控数据

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📊 团队选择 plugged.in 的原因

功能	plugged.in	传统 AI 聊天	仅使用 MCP 客户端
持久记忆	✅ 完整版本管理	❌ 仅限会话	❌ 不提供存储
多模型支持	✅ 支持所有模型	⚠️ 单一供应商	✅ 支持多个
文档管理	✅ 完整 CMS	❌ 无	❌ 无
归属跟踪	✅ 完整审计记录	❌ 无	❌ 无
团队协作	✅ 内置	❌ 无	❌ 有限
可自托管	✅ 是	⚠️ 因产品而异	✅ 是
RAG 集成	✅ 原生支持	⚠️ 有限	❌ 无

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🤝 社区与支持

• GitHub 讨论区：加入讨论
• GitHub Issues：报告 Bug 和提交功能请求
• Reddit：r/plugged_in
• Twitter/X：@PluggedIntoAI
• 电子邮件：[email protected]

贡献

欢迎贡献！详情请参阅贡献指南。

# Fork the repo, then:
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
pnpm install
pnpm dev

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📜 许可证

MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE。

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🙏 致谢

本项目基于以下优秀项目构建：

• Anthropic 的 Model Context Protocol
• 提供 Web 框架的 Next.js
• 提供可靠数据存储的 PostgreSQL
• 社区中所有 MCP 服务的创建者

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📝 发布说明

最新版本：v4.0.0 — Hubs、托管式 MCP 连接器以及安全审查

🎯 v4.0.0 新功能

根据语义化版本规范，这是一个重大版本：移除了两项功能，并更改了 Hub 下的数据模型。

🧭 工作区即 Hub（破坏性变更）

• 每个工作区都是独立的 Hub，每个 Hub 对应一个工作区；工作区切换器已移除
• 现有工作区已原地升级，用户数据没有任何记录被迁移
• mcp_servers.slug 未作更改，因此保存的、名称采用 {slug}__{tool} 格式的指令仍可正常解析

🔌 托管式 MCP 连接器

• /api/mcp 提供连接器服务，其前置为 OAuth 2.1 授权服务器
• 支持 PKCE、带重用检测的刷新令牌轮换，以及 RFC 9728 发现机制
• 通过 MCP 暴露库工具，并置于调用方无法绕过的 Hub 边界之后

🔒 安全

• 已修复并发布 5 项安全公告，每项均注明报告者；请参阅 致谢
• 修复了 pnpm/uv 安装路径和 testMcpConnection 中的命令注入问题
• SSRF 防护现在会对解析后的地址进行分类，而不是匹配主机名文本； safeFetch 会连接到通过验证的地址，而不是重新解析地址
• 服务端操作不再信任调用方提供的身份信息

🐳 部署

• 使用 Docker + Traefik + SOPS；部署时将机密解密到 tmpfs
• infra/scripts/deploy.sh 是入口点——手动运行 compose 会跳过解密
• 为构建产物安排了定期清理；此前一次构建镜像每次推送占用 4 GB，导致磁盘空间耗尽

🗑️ 已移除

• Discover / AI Social。其底层的分享基础设施仍会保留

⚠️ 迁移说明

• 升级后运行 pnpm db:migrate
• 遇到 Hub 重复创建竞争问题的用户，会看到第二个 Hub 被重命名为 “Default Hub 2”；不会合并或删除任何内容

在 GitHub Releases 查看完整变更日志

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