WRA 카발리 보조

Claude 쓰기 및 실행 Cavalry 스크립트 라이브 — 복사 - pasting, 창 전환 없음.

---

무엇 그것

• Write & run scripts - Claude는 Stallion Bridge를 통해 Cavalry JavaScript를 실행합니다. -Knows docs - Cavalry 문서의 40,000+ 펑크를 검색하고, 실제 장면과 지역 사회 지식이 매혹적으로
• Scene-aware — 읽고 당신의 활동 장면을 저장
• Stays current - 모든 세션에서 검증된 Best-practices 참조

---

요구 사항

| 도구 | 용도 | 인포메이션 | Cavalry | 앱 사용 가능| | Node.js 18+ | MCP 서버 실행 | | 오라마 | 현지법인 | | 클로드 코드 | AI 클라이언트 |

---

Quick Setup (완전한 지식 베이스)

##1. 복제 및 설치

##2. 지식 베이스 다운로드

GitHub 릴리스에서 lancedb_public.zip을 다운로드하고 프로젝트에 추출하십시오.

업데이트 .env:

Windows / 네트워크 드라이브 사용자: LanceDB는 로컬 드라이브가 필요합니다. 절대적인 로컬 경로 설정: LANCEDB_PATH=C:/Users/yourname/.cavalry-assistant/lancedb_public

##3. Ollama 시작

# # 4 # Cavalry의 사용 성

---

What it does

• Write & run scripts — Claude executes Cavalry JavaScript live via the Stallion bridge
• Knows the docs — searches 40,000+ chunks of Cavalry documentation, real scenes, and community knowledge semantically
• Scene-aware — reads and saves your active scene
• Stays current — auto-loads a verified best-practices reference on every session

---

Requirements

---

Quick Setup (pre-built knowledge base)

1. Clone and install

git clone  cavalry-assistant
cd cavalry-assistant
cp .env.example .env
npm install --prefix mcp
npm run build --prefix mcp

2. Download the knowledge base

Download lancedb_public.zip from GitHub Releases, extract into the project:

cavalry-assistant/
  data/
    lancedb_public/    ← extract here

Update .env:

LANCEDB_PATH=./data/lancedb_public

Windows / network drive users: LanceDB requires a local drive. Set an absolute local path: LANCEDB_PATH=C:/Users/yourname/.cavalry-assistant/lancedb_public

3. Start Ollama

ollama pull nomic-embed-text

4. Enable Stallion in Cavalry

Scripts > Stallion — leave it running on port 8080.

5. Connect to Claude Code

The .mcp.json in this folder auto-registers when opened in Claude Code. Or manually:

claude mcp add cavalry-assistant node mcp/dist/index.js

6. Start a session

/cavalry

---

Knowledge Base

The public knowledge base does not include Discord community data (private).

---

Building the Knowledge Base (contributors)

1. Set up Python

cd etl
pip install -r requirements.txt

2. Configure .env

LANCEDB_PATH=C:/Users/yourname/.cavalry-assistant/lancedb
DISCORD_TOKEN=your_token
DISCORD_CHANNEL_IDS=channel_id_1,channel_id_2
SCENERY_COOKIE=your_session_cookie

3. Run ETL

cd ..  # project root

# Public sources
python etl/ingest.py --source docs
python etl/ingest.py --source scenery
python etl/ingest.py --source manual
python etl/ingest.py --source scripts