ForkMind：把 LLM 上下文当 Git 管理的本地调试工具

核心思路：把 LLM 对话变成可分支的代码仓库

ForkMind 是一个本地优先的 LLM 调试工具，主打「Git for LLM context」。它会在项目目录下生成 .forkmind/ 文件夹，把每一次大模型调用都记录成一个节点，并用有向无环图（DAG）把整个会话树可视化出来。用户可以在任意历史节点「分叉」：改提示词、换模型、调参数后重跑，再把不同结果并排比较，从而替代反复滚动终端日志的调试方式。

所有数据以纯 JSON 形式落盘，不依赖数据库，不上传遥测信息，强调「本地、零账号、零云端」。

兼容性与默认模型

• 兼容任何 OpenAI 兼容 API，包括 Anthropic、Groq、OpenRouter、Together、vLLM、LM Studio 等托管免费层。
• 默认走 Ollama 本地开源模型，文档示例使用 llama3，做到无需 API Key 即可上手。
• 同时提供 Claude Code 插件形态：包含 forkmind skill、/forkmind 命令、forkmind-debugger 代理以及自动接入的 MCP 服务器，使 Claude 能在调试、对比、回溯场景中自动调用 ForkMind。

安装与上手

两种运行方式，无需发布到 npm registry：

• 直接通过 npx 运行：npx forkmind init && npx forkmind start。
• 从 GitHub 拉取：npx github:medhovarsh/forkmind init 或 git clone https://github.com/medhovarsh/forkmind 后本地安装。

启动后会在本地 http://localhost:4500 开启代理与可视化面板，并把每次调用以节点形式写入 .forkmind/。

SDK 与多语言接入

提供 JS 封装 ForkMindOpenAI，在官方 OpenSDK 基础上自动把串行调用串成会话树；也支持任意语言的官方 OpenAI 客户端，只需：

• 将 base_url 指向 http://localhost:4500/v1。
• 通过 x-forkmind-upstream 指定上游地址（例如本地 Ollama 的 http://localhost:11434）。
• 从响应头读取 x-forkmind-node-id，作为下一次请求的 x-forkmind-parent 即可手动串成树。

Python、curl、Go、Ruby、Rust、Java 等只要能发 HTTP 请求都能接入，仪表盘、分支、MCP、回归测试等功能与语言无关。

框架集成

为两个主流 JS 生态提供了薄适配层，均通过同一代理工作，无需替换模型类或额外回调：

• LangChain.js：通过 @langchain/openai + forkmind/langchain 的 forkmind() 包装，把 baseURL 指向代理并自动串联连续调用，支持 fm.setParent(id) 显式分叉。
• Vercel AI SDK：通过 forkmindOpenAI 适配 @ai-sdk/openai，与 SDK 其余用法保持一致。

适用场景与局限

ForkMind 主要服务于需要反复调提示词、对比模型、或对智能体/工具调用链路做回归测试的开发者。对于简单单轮问答或生产环境埋点而言偏重，更像是本地调试期的「时间机器 + A/B 平台」。目前项目由个人维护（GitHub: medhovarsh/forkmind），文档以安装与示例代码为主，尚未给出性能开销、存储增长或大规模会话下的可扩展性数据，落地前需自行评估。