你是不是也遇到过这种情况：和 AI 聊完，有用的对话记录就丢了？笔记散落各处，想搜索时又找不到。今天我们就来搭建一个完全归你所有的本地 AI 知识库——Brain AI Hub。它用你电脑上的模型（比如 Ollama）来理解你的笔记，还能让 Cursor 这样的编程助手直接调用。全程不需要联网，数据不出家门。

准备环境：你需要装什么？

• Python 3.10+：一种编程语言，用来运行知识库程序。去 python.org 下载安装，记得勾选“Add Python to PATH”。
• Ollama：一个让你在本地运行 AI 模型的工具。去 ollama.com 下载安装。装好后打开终端（Windows 用 PowerShell，Mac/Linux 用 Terminal），运行 ollama pull llama3.2 下载一个轻量模型（约 2GB），这是你知识库的“大脑”。
• Git：代码版本管理工具，用来下载项目。去 git-scm.com 安装。

安装 Brain AI Hub

1. 打开终端，运行 git clone https://github.com/your-repo/brain-ai-hub 下载项目（假设你有仓库地址；若没有，可自行搜索类似项目）。
2. 进入文件夹：cd brain-ai-hub。
3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt。如果报错，试试先升级 pip：pip install --upgrade pip。
4. 设置语言：在项目根目录新建文件 locale.env，写入 LANG=zh（中文）或 LANG=en（英文）。

启动并验证是否成功

1. 在终端运行 python app.py。等待几秒，看到类似 Running on http://127.0.0.1:7860 的信息。
2. 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:7860。你会看到一个简单的页面。
3. 点击“Tools”选项卡，找到 MCP 连接设置。如果你是 Windows，点“Export stdio config”；如果是 Mac/Linux，记下 SSE 地址（如 http://127.0.0.1:7860/sse）。
4. 在“Library”上传一个 PDF 或 .txt 文件（比如你的笔记或文章），点击“Distill”按钮。等进度条走完，你的知识就被索引了。
5. 在搜索框输入一个问题，比如“什么是 AI？”，看看能不能搜到相关内容。如果返回结果，说明成功了！

下一步可以做什么？

• 让 Cursor 或 Claude Code 调用：在 Cursor 设置中，将 MCP 服务器指向你本地的 SSE 地址，这样 AI 编程助手就能读写你的笔记库了。
• 添加更多笔记：继续上传文件，或者直接新建 Markdown 笔记。所有内容都只存在你电脑里。
• 调整模型：如果觉得回答不够好，可以在 Ollama 中换一个更大的模型，比如 ollama pull llama3.1:8b，然后在项目配置中修改模型名称。

常见坑：如果 Ollama 启动后端口被占用，先关掉其他 AI 工具；如果 Python 报错缺少模块，确保你已激活虚拟环境（推荐用 python -m venv venv 创建并激活）。现在，你拥有了一个完全私有的 AI 知识库，从此告别数据泄露和笔记丢失。