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，我想分享一个我们在 Hedgy 过去几周一直在使用并迭代的副业项目。这是我们对自托管公司大脑的一次尝试，它完全由我们的 claude 订阅驱动。它包含一个 ClickHouse 数据湖以接入数据，以及一套轻量知识基础设施，用于存储关于数据的元知识（例如，我们就是这样把用户计为活跃用户，在计算 LTV 时检查 X 列）。这些通过 MCP 暴露给我们的 AI。推理本身不在 setoku 内进行，它只是一个你交给代理的数据工具。MCP 鼓励 AI 在发现问题时记录下踩坑心得和洞察，并提供了一个极简的管理界面用于审计和修剪知识 [0]。我之前对 claude code 在我本地 postgres 上的数据分析能力印象相当深刻，所以我很兴奋把这种能力带给我的非技术团队成员，让他们在 claude.ai 和 cowork 上使用。他们想到的用法比我多得多，而且额外的日志数据让代理式调试变得更快更可靠。说实话，我最初挂接日志导出只是为了用更多数据测试系统，但现在我已经回不去没有日志的 claude code 了。在 Slack 上分享了一大堆我们做的图表截图之后，我们想要一种更好的方式来保存和分享它们。既然数据已经在数据湖里，我们增加了一个小协议，让 LLM 可以把静态图表或仪表板发布到这个 box 上，作为一个连接到实时数据的应用。我把它们跑在 OVHCloud VPS 上。Hedgy 实例和 demo 都跑在一台 VPS-3 上，从 Mercury、Vercel logs、Render logs、几个 slack 频道和 Github 活动接入支出和账户数据。
我还部署了一个家庭实例，在一台 5 美元/月 的 OVHCloud VPS-1 上跑得很稳。它从 Monarch Money（很喜欢这个产品！）接入我们的财务数据，这样 Fable 就能给我有根据的财务建议（这并非投资建议！）。技术上，setoku 以 docker 镜像 + 一套覆盖初始服务器配置和添加连接器的 claude code skills 形式发布。总之我扯远了，看看这个工具，LMK 如果你有问题/想法或者想让我帮你搭建 :) 数据 + 记忆 = 知识！[0]: 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 [0].
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![0]: 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。