我们发现了什么
Show HN：Setoku——面向 AI 智能体的自托管知识服务器。这通过 MCP 向我们的 AI 公开。
- 来源：Hacker News（发现于 2026-07-24）
- 证据等级：C · 存在定价或订阅线索；有收费设计不等于已有收入。
- 商业模式：待核验
- 主题：AI Agent
- 初筛评分：18.5/100 · 收录 1 次
证据，比故事更重要。
规则清洗与初筛，未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型（原作者自述／第三方测算／媒体转引）需采集端标注，本版尚未落字段。
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中文辅助译文（全文）
嘿 hn，我想分享一个我们过去几周在 Hedgy 一直在使用并迭代的副业项目。它是我们对自托管公司大脑的一次尝试，完全由我们的 claude 订阅驱动。它包含一个 ClickHouse 数据湖用于接入数据，以及一套轻量级的知识基础设施用于存储关于数据的知识（例如，这就是我们将用户计为活跃用户的方式，在判断 LTV 时检查 X 列）。这些通过 MCP 暴露给我们的 AI。setoku 本身不进行推理，它只是一个你交给智能体的数据工具。MCP 鼓励 AI 在发现问题和洞见时将它们记录下来，并提供一个极简的管理界面用于审计和裁剪知识 。我之前对 claude code 在我本地 postgres 上的数据分析能力印象非常深刻，因此我很兴奋能够把这种能力开放给我的非技术团队成员，让他们可以在 claude.ai 和 cowork 中使用。他们想到的用法比我多得多，而且额外的日志数据让智能体调试变得更快、更可靠。老实说，我最初只是为了在更多数据上测试系统才接上了日志输出，但现在我已经回不去以前那种“日志盲”的 claude code 了。我们在 Slack 里分享了大量带图表的截图之后，希望找到一种更好的方式来保存和分享它们。由于数据都在数据湖里，我们增加了一个小协议，让 LLM 可以把静态图表或仪表盘发布成一个连接到实时数据的应用，作为 box 应用运行。我把它们跑在 OVHCloud VPS 上。
Hedgy 实例和 demo 都运行在一台 VPS-3 上，接入来自 Mercury 的支出和账户数据、Vercel 日志、Render 日志、几个 slack 频道，以及 Github 活动。我还部署了一个家庭实例，在一台 $5/月的 OVHCloud VPS-1 上运行良好。它从 Monarch Money（很喜欢这款产品！）接入我们的财务数据，这样 Fable 就能基于真实数据给我财务建议（这并非财务建议）。从技术上讲，setoku 以一个 docker 镜像 + 一组 claude code skills 的形式交付，覆盖初始服务器设置和添加连接器。总之我就先说到这里，去试试这个工具吧，有任何问题/想法，或者需要帮助搭建，随时告诉我 :) 数据 + 记忆 = 知识！：https://demo.setoku.com
译文由上游机器翻译生成，可能有误；判断请以英文原文为准。
英文原文（来源本站未改写）
hey hn, I wanted to share a side project we’ve been using and iterating at Hedgy for the past couple weeks.It’s our take on a self-hosted company brain that is powered entirely by our claude subscriptions.It includes a ClickHouse data lake for ingesting data and light knowledge infrastructure for storing knowledge about the data (e.g. this is how we count a user as active, check column X when determining LTV).This is exposed to our AI’s via MCP.No inference happens in setoku itself, it’s just a data tool you give your agent.The MCP encourages the AI to record gotchas and insights as it finds them and there’s a minimal admin interface for auditing and pruning knowledge .
I had been pretty impressed with claude code’s data analysis abilities on my local postgres, so I was excited to ship this capability to my non-technical teammates to use from claude.ai and cowork.They thought of way more things to do with it than I did and the additional log data makes agentic debugging faster and more reliable.I honestly hooked up the log drains just to test the system with more data, but now I couldn’t go back to my log-blind claude code.After slacking a bunch of screenshots with charts we were making, we wanted a better way to save and share them.
Since the data is in the lake, we added a little protocol so that LLM’s could take a static chart or dashboard and publish it to the box as an app hooked up to the live data.I’m running them on OVHCloud VPS’s.The Hedgy instance and demo are both running on a VPS-3 ingesting spending and account data from Mercury, Vercel logs, Render logs, a few slack channels, and Github activity.I also deployed a family instance which is running well on a $5/mo OVHCloud VPS-1.It ingests our finances from Monarch Money (love this product!) so that Fable can give me grounded financial advice ( this is not financial advice!).
Technically setoku ships as a docker image + a set of claude code skills that cover initial server setup and adding connectors.Anyway I’m rambling, check out the tool and LMK if you have any questions/thoughts or want help setting it up :) data + memory = knowledge!: https://demo.setoku.com
这条还缺什么证据？
下面每条都由本条已有字段推出（等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示）， 本站不生成推测性结论；通用验证方法放在方法论页。
- 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径；第三方数据源（如 GetLatka）只作旁证，需标注来源与时点。
- 商业模式未定确认按席位／按用量／授权还是开源托管版收费；开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
- 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品；社区热帖数量不等于商业进展。
通用验证清单（谁有这个问题／谁愿意付费／一个人能交付哪一小步）见我们的筛选方法。