LoreDocs
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first knowledge vaults for project docs and specs. Tagged, versioned, full-text searchable.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 216/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
- Das musst du eintragen: LOREDOCS_PRO
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
LOREDOCS_PRO
Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
- PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"loredocs": {
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add loredocs --env LOREDOCS_PRO=your-value -- uvx loredocsTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"loredocs": {
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"loredocs": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Werte, die du selbst einträgst
- Pro license key. Leave unset for the free tier.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto labyrinth-analytics bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5692 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 96 % der anderen 5692 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5692 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist LoreDocs sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Das musst du eintragen: LOREDOCS_PRO
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.33) kam gestern in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
LoreDocs v0.1.32
Your AI project's knowledge base. Organized, searchable, version-tracked.
LoreDocs gives Claude persistent access to your project documentation -- specs, guides, architecture decisions, reference docs -- so it never loses context between sessions. Works with Claude Code, Cowork, Cursor, OpenAI Codex, and Hermes Agent.
Install directly from Claude Code's plugin marketplace, or via PyPI:
uvx loredocs
Quick Start
Prerequisites: uv (fast Python package manager).
# Install uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
Clone and install
cd /path/to/loredocs uv sync
For detailed installation instructions, see INSTALL.md.
Using the Claude Agent SDK directly? git clone the public repo and point the SDK's local-directory plugin loader at it -- the repo root is a self-contained plugin directory (.claude-plugin/plugin.json + .mcp.json). No separate SDK-installable bundle exists or is needed.
Using LoreDocs
Claude Code (Terminal)
claude --plugin-dir /path/to/loredocs
Or inside an existing session:
/plugin add /path/to/loredocs
Once loaded, Claude has access to all 49 LoreDocs MCP tools automatically. Ask Claude to "create a vault for this project" or "find the architecture doc" and it uses the tools on its own.
Cowork (Desktop App)
- Click + next to the prompt box
- Select Plugins > Add plugin
- Browse to the
loredocssource folder
Shared Database Access: Cowork runs in a sandboxed VM. To access docs saved from Claude Code, ask Claude:
"Mount my ~/.loredocs folder"
Hermes Agent
For Hermes Agent users, add LoreDocs as an MCP server under mcp_servers: in ~/.hermes/config.yaml (see INSTALL.md for the full entry), then restart Hermes.
All 49 LoreDocs MCP tools are then available in your Hermes sessions.
Hermes Disclosures
When using LoreDocs with Hermes Agent:
- Installation: First run downloads the
loredocsversion you pin from PyPI viauvx. There is no automatic self-update. - Data Storage: All vault data is stored locally at
~/.loredocs/in SQLite format. No data is sent to cloud services or external servers. - Pro License Validation: Pro tier activation uses offline Ed25519 cryptography to validate your license key. No network request is made during validation.
- Telemetry: LoreDocs does not collect or transmit telemetry or usage data.
- Network calls: Pro semantic search downloads the
BAAI/bge-small-en-v1.5embedding model from Hugging Face once, on first use. The optional Notion import calls the Notion API with a token you provide. LoreDocs makes no other network calls.
How It Works
LoreDocs organizes knowledge into vaults -- named containers for related documents. Each vault can hold specs, guides, decisions, checklists, or any text you want Claude to remember.
~/.loredocs/loredocs.db <-- SQLite database (metadata, search index)
~/.loredocs/vaults/ / <-- Document files on disk
Key concepts:
- Vaults group related docs by project or topic
- Documents are text files with metadata (tags, categories, priority, notes)
- Version history tracks every change to every document
- Full-text search via SQLite FTS5 finds anything instantly
- Injection loads vault content into Claude's context on demand
Your Data is Always Available
LoreDocs works through MCP tools when they are available and falls back to bundled scripts automatically when they are not. Your vault documents are safe regardless of MCP status -- the same add, search, and retrieve operations work either way. You do not need to configure anything; the plugin skill handles the switch silently.
Verify Installation
After installing, verify LoreDocs is working by asking Claude:
"Run
vault_listand show me the results."
If you see a list of vaults (or an empty list if this is your first time), LoreDocs is connected. If you get an error about missing tools, re-run uv sync and reload the plugin.
Recommended CLAUDE.md Setup
For the best experience, add the following snippet to your ~/.claude/CLAUDE.md (global) or your project's CLAUDE.md. This tells Claude how to use LoreDocs consistently across sessions.
## LoreDocs (persistent project knowledge)
At session start:
- Call
vault_listto see available knowledge vaults. - Call
vault_inject_summaryfor any vaults relevant to the current project. - Use this context to understand project architecture, decisions, and reference docs.
During the session:
- If you create significant documentation, add it to LoreDocs with
vault_add_doc. - Tag documents for easy cross-vault discovery with
vault_tag_doc.
At session end:
- If new docs were created or updated, ensure they are stored in LoreDocs for future sessions.
For Cowork users: Cowork does not run hooks automatically. Add instructions to call vault_list and vault_inject_summary at session start in your project CLAUDE.md.
Canonical Project Knowledge
In multi-agent environments, different tools and agents often create improvised mirrors of shared skill or configuration content -- playbooks, style guides, shared reference docs. Those mirrors drift. One agent updates the source; the other keeps reading the stale copy. Two agents in the same project end up operating from divergent knowledge with no visible signal that anything is wrong.
LoreDocs prevents this by making the vault the single canonical source that every agent reads. Instead of each agent loading a local file copy, every agent calls vault_inject_by_tag at session start and gets the same vault-managed version.
Recommended pattern
Store shared content (playbooks, team guidelines, shared specs) as vault documents rather than as local files that agents copy or mirror.
Agents load the content at session start:
vault_inject_by_tag: team-playbook
All agents -- regardless of surface (Claude Code, Cowork, CLI, or any future AI tool) -- call the same vault and receive the same current version. Updating the content requires editing the vault document once; all agents pick up the change on their next session start.
Local files (.claude/skills/, .agents/, or any surface-specific config) become pointers or bootstrap stubs only -- not the authoritative content. The vault is the source of truth.
Example: sharing a playbook across an agent team
# Session start for any agent on the team:
1. Inject the shared playbook by tag
vault_inject_by_tag("team-playbook")
2. Inject any project-specific reference docs
vault_inject_by_tag("project-architecture")
Working context is now current -- no local file copies needed.
To store the shared content in the vault (one time, or on each update):
# Store (or update) the shared playbook:
vault_update_doc(vault="team-knowledge", doc_id="playbook-id", content=open("PLAYBOOK.md").read())
Or add it fresh (path= reads directly from disk -- no need to load into context):
vault_add_doc(vault="team-knowledge", name="Team Playbook", path="/absolute/path/to/PLAYBOOK.md", tags=["team-playbook"])
Any agent that calls vault_inject_by_tag("team-playbook") reads the same document. No copies, no mirrors, no drift.
Plans: Free vs Pro
LoreDocs is local-first and free to use. Pro ($9/mo) removes the storage limits and unlocks semantic (meaning-based) retrieval. Everything runs on your machine on either plan -- Pro does not add any cloud component.
| Free | Pro ($9/mo) | |
|---|---|---|
| Vaults | 3 | Unlimited |
| Documents per vault | 50 | Unlimited |
| Storage | 500 MB | Unlimited |
| Version history per document | 5 versions | Unlimited |
| Full-text search (FTS5) | Yes | Yes |
| Core MCP tools (create, search, version, tag, inject, import/export) | Yes | Yes |
| Local-first, no cloud, no telemetry | Yes | Yes |
Semantic search (vault_search semantic=true, vault_rebuild_index) | -- | Yes |
Embedding-based document relationships (vault_find_related) | Keyword co-occurrence only | Keyword + embedding auto-links |
Cross-product session linking (vault_link_session + 2 more) | -- | Yes (also requires LoreConvo Pro) |
After checkout, your license key is emailed automatically to the address you used at checkout, usually within a few minutes. Questions: info@labyrinthanalyticsconsulting.com.
Free tier limits are enforced before writes; Pro removes them. Check your current tier and usage anytime with vault_tier_status. Activate a Pro license with vault_set_tier.
The Pro semantic features use a local embedding model (BGE-small-en-v1.5) and the
LanceDB index -- still no data leaves your machine.
Features
- Vault organization: Group docs by project with linked project metadata
- Document versioning: Full history with rollback to any prior version
- Tagging and categorization: Tag docs for cross-vault discovery
- Priority levels: Mark docs as critical, high, normal, or low priority
- Full-text search: Fast keyword search across all vaults and documents
- Context injection: Load specific docs, tags, or vault summaries into Claude's context
- Bulk operations: Import directories, bulk-tag, export manifests
- Document linking: Connect related docs across vaults
- Embedding-based document relationships (Pro):
vault_find_relatedreturns both keyword co-occurrence and embedding-based auto-links for Pro users. Uses BGE-small-en-v1.5, cosine >= 0.75, same-vault scoped. Embedding links are archived if you downgrade from Pro to Free. - Cross-product session linking (Pro): Automatically links vault documents to the most relevant LoreConvo sessions, and vice versa. Three tools:
vault_link_session,vault_get_session_links,vault_get_linked_sessions. Requires both LoreDocs Pro and LoreConvo Pro. - Tier management: Free/Pro tiers with configurable limits
- Local-first: SQLite database, no cloud dependency, zero API costs
MCP Tools
LoreDocs provides 49 MCP tools by default (50 with the notion extra installed; 51 with LOREDOCS_ENABLE_CAP_TOOLS=1 and the notion extra) organized by function:
Vault Management (8 tools)
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_create | Create a new vault with name and description |
vault_list | List all vaults with doc counts and sizes |
vault_info | Get detailed vault information |
vault_archive | Archive a vault (preserves data, hides from listing) |
vault_delete | Permanently delete a vault and all its documents |
vault_link_project | Link a vault to a project directory |
vault_open_workspace | Open or create the vault scoped to a directory path |
loredocs_onboard | Set up workspace with starter vaults on first install |
Document Operations (10 tools)
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_add_doc | Add a new document to a vault (inline content or from file path) |
vault_update_doc | Update document content (creates version history) |
vault_remove_doc | Remove a document from a vault |
vault_get_doc | Retrieve a document with full content |
vault_list_docs | List documents in a vault with filtering and sorting |
vault_copy_doc | Copy a document to another vault |
vault_move_doc | Move a document to another vault |
vault_doc_history | View version history of a document |
vault_doc_restore | Restore a document to a previous version |
Search and Discovery (6 tools)
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_search | Full-text search across all vaults |
vault_search_by_tag | Find documents by tag across all vaults |
| vault_find_related | Discover documents related to a given doc (Pro
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo