artclaw-knowledge

name	artclaw-knowledge
description	Search ArtClaw local knowledge base for UE/Maya/Max API docs, code examples, naming conventions, and best practices. Use when AI needs to: (1) look up correct API usage before writing code, (2) find code examples for specific operations, (3) check naming conventions or project standards. Replaces old MCP tool: knowledge_search.
metadata	{"artclaw":{"version":"0.2.3","author":"ArtClaw"}}

ArtClaw 知识库搜索

搜索 UE/Maya/Max API 文档、代码示例、命名规范等技术知识库，在写代码前先查正确用法。

覆盖原 MCP 工具: knowledge_search

调用方式

通过 MCP 工具 run_ue_python（UE）或 run_python（Maya/Max）执行 Python 代码搜索知识库。

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Python API

UE 环境

from knowledge_base import get_knowledge_base

kb = get_knowledge_base()
results = kb.search("如何创建动态材质实例", top_k=5)

for r in results:
    print(f"[{r['score']:.2f}] {r['title']}")
    print(f"  来源: {r['source']}")
    print(f"  内容: {r['text'][:200]}")
    print()

DCC 环境 (Maya/Max)

from core.knowledge_base import get_knowledge_base

kb = get_knowledge_base()
results = kb.search("如何批量设置关键帧", top_k=5)

for r in results:
    print(f"[{r['score']:.2f}] {r['title']}")
    print(f"  来源: {r['source']}")
    print(f"  内容: {r['text'][:200]}")
    print()

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返回值格式

kb.search() 返回 list[dict]，每个 dict 包含：

字段	类型	说明
title	str	文档标题
text	str	匹配的文档内容片段
source	str	来源（如 UE 官方文档、项目 Wiki 等）
score	float	相关度评分（0.0 ~ 1.0，越高越相关）

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典型使用场景

查询 UE API 用法

from knowledge_base import get_knowledge_base
kb = get_knowledge_base()

# 查 Niagara 粒子系统 API
results = kb.search("Niagara particle system spawn emitter", top_k=3)

查询 Maya API 用法

from core.knowledge_base import get_knowledge_base
kb = get_knowledge_base()

# 查 Maya skinCluster 权重操作
results = kb.search("skinCluster set weights Python API", top_k=3)

查询命名规范

kb = get_knowledge_base()
results = kb.search("资产命名规范 naming convention", top_k=5)

查询代码示例

kb = get_knowledge_base()
results = kb.search("批量导入 FBX 示例代码", top_k=3)

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使用建议

• 写复杂代码前先搜索: 在编写 UE/Maya Python 代码前，先用知识库确认正确的 API 用法，避免用错参数或调用已废弃的接口
• 混合语言搜索: 可以用中文描述需求 + 英文 API 关键词组合搜索，效果更好
• 调整 top_k: 简单查询用 top_k=3，复杂或模糊查询用 top_k=5~10
• 检查 score: 低于 0.3 的结果相关性较低，可能需要换个关键词重新搜索