tilde

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AI Agent 的主目录

tilde 是一个以隐私为先的 Model Context Protocol（MCP）服务，可作为 AI Agent 的通用记忆和个人资料层。

配置一次，随处使用。数据由你掌控。

支持个人资料管理、技能、简历导入和团队同步。

问题

每次切换 AI 工具时，你都会遇到相同的问题：

• 🔄 重复输入：“我是一名高级软件工程师”“我偏好 Python”“不要使用 ORM”
• 🧩 信息割裂：在 Cursor 中学到的偏好无法在 Claude 中使用
• 🔒 隐私顾虑：不确定谁能访问你的个人上下文

解决方案

tilde 就像一张“数字护照”，你的 AI Agent 可以读取它：

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Desktop  │   Cursor   │  Windsurf  │  Your Agent   │
└────────┬─────────┴─────┬──────┴─────┬──────┴───────┬───────┘
         │               │            │              │
         └───────────────┴─────┬──────┴──────────────┘
                               │
                    ┌──────────▼──────────┐
                    │   tilde MCP Server  │
                    │   (runs locally)    │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
                    ┌──────────▼──────────┐
                    │   ~/.tilde/profile  │
                    │   (your data)       │
                    └─────────────────────┘

功能

• 🏠 本地优先：默认情况下，你的数据保留在自己的设备上
• 📋 结构化个人资料：身份、技术栈、知识、技能
• 🔌 MCP 标准：适用于任何兼容 MCP 的 Agent
• ✏️ 人工参与：Agent 可以提出更新，由你批准
• 🔧 可扩展架构：无需修改代码即可添加自定义字段
• 🔒 技能隐私：控制 Agent 可见的技能（公开／私有／团队）
• 🤖 Agent 可调用的技能：定义 AI Agent 可以代表你调用的技能
• 📄 简历导入：从现有简历／履历表初始化个人资料
• 📚 知识来源：书籍、文档、课程、文章，统一的学习模型
• 👥 团队同步：在团队内共享编码规范

快速开始

安装

# Install from PyPI
pip install tilde-ai

# Initialize your profile
tilde init

# Clone the repository
git clone https://github.com/topskychen/tilde.git
cd tilde

# Install with uv
uv sync

# Run locally
uv run tilde init

配置 Cursor

将以下内容添加到项目中的 .cursor/mcp.json（全局使用则添加到 ~/.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "tilde": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tilde-ai"]
    }
  }
}

配置完成后，你会在 MCP 服务列表中看到 tilde，以及所有可用的工具和资源：

配置 Antigravity

将以下内容添加到项目中的 .gemini/antigravity/settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "tilde": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tilde-ai"]
    }
  }
}

配置 Claude Desktop

将以下内容添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "tilde": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tilde-ai"]
    }
  }
}

使用示例

配置完成后，你的 AI Agent 就可以访问个人资料。试着询问：

“我叫什么名字？”

Agent 会使用 get_profile 工具获取你的身份信息，并回答你的姓名和角色：

创建个人资料

编辑 ~/.tilde/profile.yaml：

schema_version: "1.0.0"

user_profile:
  identity:
    name: "John Doe"
    role: "Full Stack Developer"
    years_experience: 10
    # Add any custom fields you need:
    timezone: "America/Los_Angeles"
    pronouns: "they/them"

  tech_stack:
    languages:
      - TypeScript
      - Python
      - Go
    frameworks:
      - React
      - FastAPI
      - Next.js
    preferences:
      - "Prefer composition over inheritance"
      - "Write tests before implementation (TDD)"
      - "Use descriptive variable names over comments"
    environment: "VS Code, Docker, Linux/MacOS"

  # Knowledge sources: books, docs, courses, articles, etc.
  knowledge:
    domains:
      web_development: "Focus on performance and accessibility"
      ml_ops: "Experience deploying ML models to production"
    
    sources:
      - title: "Clean Code"
        source_type: "book"
        insights:
          - "Functions should do one thing"
          - "Prefer meaningful names over documentation"
      - title: "React Documentation"
        source_type: "document"
        url: "https://react.dev"
        insights:
          - "Prefer Server Components for data fetching"

  # Agent-callable skills (Anthropic SKILL.md format)
  skills:
    - name: "code-formatter"
      description: "Format code using project conventions"
      visibility: "public"
      tags: ["automation", "code-quality"]
    - name: "deploy-staging"
      description: "Deploy current branch to staging environment"
      visibility: "team"
    - name: "expense-reporter"
      description: "Generate expense reports from receipts"
      visibility: "private"

team_context:
  organization: "Acme Corp"
  coding_standards: "ESLint + Prettier, PR reviews required"
  architecture_patterns: "Monorepo with shared packages"
  do_not_use:
    - "jQuery"
    - "Class components in React"

MCP 资源

tilde 会向 Agent 提供以下资源：

MCP 工具

CLI 命令

tilde init                    # Create default profile
tilde show                    # Display current profile
tilde show skills             # Show skills section only
tilde show --full             # Show full content without truncation
tilde edit                    # Open profile in $EDITOR
tilde config                  # Show current configuration
tilde pending                 # List pending agent updates
tilde approve <id> [id2...]   # Approve one or more updates
tilde reject <id> [id2...]    # Reject one or more updates
tilde approve --all           # Approve all pending updates
tilde reject --all            # Reject all pending updates
tilde approve --all -e <id>   # Approve all except one
tilde log                     # View update history
tilde ingest <file>           # Extract insights from a document
tilde export --format json    # Export profile

文档导入

# Ingest a book and extract insights
tilde ingest "~/Books/DDIA.pdf" --topic data_systems

# Dry run to preview what would be extracted
tilde ingest notes.md --dry-run

# Auto-approve high-confidence updates
tilde ingest paper.pdf --auto-approve 0.8

简历导入

从现有简历初始化个人资料：

# Import resume (PDF, DOCX, or text)
tilde ingest ~/Documents/resume.pdf --type resume

# Preview what would be extracted
tilde ingest resume.pdf --type resume --dry-run

# Auto-approve high-confidence items
tilde ingest resume.pdf --type resume --auto-approve 0.8

简历导入器会提取：

• 身份：姓名、角色、工作年限
• 工作经历：包含公司、职位和日期的工作历史
• 教育背景：学位、院校、毕业年份
• 技术栈：编程语言、框架、工具
• 项目：个人和开源项目
• 出版物：论文、专利、文章

技能管理

管理 Anthropic 格式的技能，并全面支持打包：

# Import skills from Anthropic skills directory
tilde skills import /path/to/skills

# Import specific skills by name
tilde skills import /path/to/skills -n mcp-builder -n pdf

# Dry run to preview import
tilde skills import ./skills --dry-run

# Import as private skills
tilde skills import ./skills --visibility private

# List all imported skills
tilde skills list

# Export skills to Anthropic format
tilde skills export ./my-skills

# Export specific skill
tilde skills export ./output -n mcp-builder

# Delete skills
tilde skills delete skill-name
tilde skills delete --all --force

技能导入器会打包以下内容：

• SKILL.md：包含 YAML frontmatter 的技能内容
• scripts/：Python 脚本和实用工具
• references/：文档文件
• templates/：模板文件
• assets/：静态资源
• 根目录文件：LICENSE.txt 等

所有打包的资源都会在导入 → 持久化 → 导出过程中完整保留。

团队管理

# Create a team
tilde team create myteam --name "My Startup" --org "ACME Corp"

# Activate team context (applies to all profile queries)
tilde team activate myteam

# Sync team config from URL or git repo
tilde team sync https://example.com/team.json --activate
tilde team sync [email protected]:myorg/team-config.git --activate

# List and manage teams
tilde team list
tilde team show
tilde team edit
tilde team deactivate

存储后端

tilde 支持多个存储后端：

# Use SQLite backend
export TILDE_STORAGE=sqlite
tilde init

# Query profile fields (SQLite only)
uv run python -c "
from tilde.storage import get_storage
storage = get_storage(backend='sqlite')
print(storage.query('%languages%'))
"

配置

tilde 使用集中式配置来设置 LLM 和嵌入向量。配置存储在 ~/.tilde/config.yaml 中，可在不同设备间同步。

配置优先级

1. 环境变量（优先级最高）
2. 配置文件（~/.tilde/config.yaml）
3. 内置默认值（优先级最低）

环境变量

管理配置

# View current configuration
tilde config

# Save settings to config file (for syncing across devices)
tilde config --save

# Modify a setting and save
tilde config --set llm_model=gemini-1.5-pro

# Show config file path
tilde config --path

注意：出于安全考虑，API 密钥绝不会保存到配置文件中。请始终通过环境变量设置。

快速设置

# Minimal setup (just one API key!)
export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key"

# Save your settings for this device
tilde config --save

# Now you can use all features
tilde ingest paper.pdf

在不同设备间同步

~/.tilde/config.yaml 中的配置文件旨在支持同步：

1. 通过 dotfiles 仓库：将 ~/.tilde/ 添加到你的 dotfiles 中
2. 通过云同步：使用 Dropbox、iCloud 或类似服务
3. 手动同步：将文件复制到新设备

配置文件示例：

llm_model: gemini-3-flash-preview
llm_temperature: 0.7
embedding_model: gemini-embedding-001
embedding_dimensions: 768
storage_backend: yaml

以编程方式配置

from tilde.config import get_config, call_llm, get_embedding, save_config

# Check current config
config = get_config()
print(f"Provider: {config.provider}")
print(f"LLM Model: {config.llm_model}")

# Use directly
response = call_llm("Summarize this document...")
embedding = get_embedding("Some text to embed")

路线图

• 阶段 1：支持读取个人资料的 MVP
• 阶段 2：Agent 提出更新并经过审批流程
• 阶段 3：导入文档（书籍、PDF）
• 阶段 4：面向 B2B 使用场景的团队同步
• 阶段 5：SQLite 和 Mem0 存储后端
• 阶段 6：技能管理（Anthropic SKILL.md 格式）
  • 使用 tilde skills import 从目录批量导入
  • 使用 tilde skills export 导出到目录
  • 完整打包脚本、参考资料、模板和资源
  • 按技能名称去重

为什么叫 “tilde”？

在 Unix 中，~（波浪号）代表你的主目录，也就是存放个人配置的地方。tilde 是你的 AI 身份之家。

理念

1. 数据由你掌控：默认本地存储，仅在你选择时同步
2. 人在回路中：Agent 提议，人来决定
3. 便携且开源：随时导出，不受供应商锁定，可与任何 MCP 工具配合使用
4. 渐进式披露：从简单开始，按需增加复杂度

许可证

MIT

一次配置，随处使用。数据由你掌控。