CLI 命令

KaaS 提供两个命令行程序：kaas（Go 后端）和 kb-ai（Python AI 引擎）。

kaas

kaas serve

启动 KaaS 后端服务。服务器暴露 REST API、Web UI、工作池，以及（可选的）MCP 端点。

kaas serve [-f <config-path>]

参数	说明	默认值
-f	TOML 配置文件路径	etc/kaas.toml

服务器监听配置中指定的地址（[server] addr），默认为 0.0.0.0:8080。

环境变量覆盖 — 完整列表请参阅环境变量（LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL 等）。

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kb-ai

Python AI 引擎。通常由 Go 后端以 daemon 方式管理，也可独立使用。

kb-ai compile

运行 4 阶段编译流水线（提取 → 分类 → 撰写 → 索引），处理排队中的原始内容。这是一个内部命令，由 Go worker 调用；从 stdin 读取 JSON 请求，在 stdout 写入 JSON 响应。

kb-ai compile

无命令行参数 — 输入通过 daemon bridge 协议（stdin JSON）传递。

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kb-ai fetch-url

获取 URL 的内容，提取可读文本并返回结构化数据。用于用户提交 URL 进行编译时。

kb-ai fetch-url

无命令行参数 — 输入通过 daemon bridge 协议（stdin JSON）传递。

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kb-ai chat

处理基于编译后 wiki 的聊天请求。对知识库执行 LLM 迭代检索，并流式返回带引用的答案。内部命令，由 Go 后端的 chat 端点调用。

kb-ai chat

无命令行参数 — 输入通过 daemon bridge 协议（stdin JSON）传递。

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kb-ai distill

对本地文件或目录运行完整的蒸馏流水线：将文本内容导入知识库的 raw/ 文件夹，然后编译为 wiki 文章。

kb-ai distill <paths...> [--kb <kb-dir>]

参数 / 标志	说明	默认值
paths	一个或多个待蒸馏的文件或目录	（必填）
--kb	知识库目录	./.kaas

示例：

kb-ai distill ./notes ./meeting-transcripts --kb ./data

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kb-ai mcp

启动 MCP（Model Context Protocol）服务器，暴露 ask 工具用于查询 wiki。

kb-ai mcp [--stdio | --http] [--host <host>] [--port <port>] [--kb-dir <path>]

参数	说明	默认值
--stdio	使用 stdio 传输（agent 启动该进程）	（默认）
--http	使用 streamable-http 传输	—
--host	绑定地址（仅 HTTP 模式）	127.0.0.1
--port	绑定端口（仅 HTTP 模式）	8082
--kb-dir	覆盖知识库根目录	KAAS_KB_DIR 环境变量或 ./data

环境变量：

变量	用途
KAAS_KB_DIR	知识库根目录（未指定 --kb-dir 时的备选）
KAAS_MCP_TOKEN	HTTP 传输的 Bearer token 认证
LLM_API_KEY	LLM 提供商 API 密钥
LLM_BASE_URL	LLM 提供商 base URL
LLM_MODEL	使用的模型名称

示例 — Claude Code 集成（stdio）：

claude mcp add kaas -- kb-ai mcp --kb-dir /path/to/data

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kb-ai daemon

以长驻进程方式启动 AI 引擎。这是一个内部命令 — Go 后端会自动启动它，并通过多路复用的 stdin/stdout 协议进行通信。

kb-ai daemon

不适合直接使用。daemon 在 stdin 上监听 JSON 命令，在 stdout 上返回响应。