Khwan
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Durable AI memory: recall distilled facts in a later session or subagent, and remember new ones.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 64/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Computadora o nube
- Transporte: stdio, Streamable HTTP
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
- Debes completar: KHWAN_API_KEY
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
- Debes completar tú:
KHWAN_API_KEY,KHWAN_CORE,KHWAN_USER,KHWAN_BASE_URL
Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
- Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
- Abre Settings → Connectors
- Presiona Add custom connector
- Pega la dirección de abajo y presiona Add
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}La dirección tiene partes {…} que solo tú conoces (como tu cuenta), así que cópiala y complétalas.
O ejecútalo en tu computadora
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"khwan": {
"command": "uvx",
"args": [
"khwan-mcp"
],
"env": {
"KHWAN_API_KEY": "your-value",
"KHWAN_CORE": "your-value",
"KHWAN_USER": "your-value",
"KHWAN_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http khwan 'https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}'O ejecútalo en tu computadora
claude mcp add khwan --env KHWAN_API_KEY=your-value --env KHWAN_CORE=your-value --env KHWAN_USER=your-value --env KHWAN_BASE_URL=your-value -- uvx khwan-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
La dirección tiene partes {…} que solo tú conoces (como tu cuenta), así que cópiala y complétalas.
O copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"khwan": {
"url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
}
}
}O ejecútalo en tu computadora
O copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"khwan": {
"command": "uvx",
"args": [
"khwan-mcp"
],
"env": {
"KHWAN_API_KEY": "your-value",
"KHWAN_CORE": "your-value",
"KHWAN_USER": "your-value",
"KHWAN_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
La dirección tiene partes {…} que solo tú conoces (como tu cuenta), así que cópiala y complétalas.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"khwan": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
}
}
}O ejecútalo en tu computadora
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"khwan": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"khwan-mcp"
],
"env": {
"KHWAN_API_KEY": "your-value",
"KHWAN_CORE": "your-value",
"KHWAN_USER": "your-value",
"KHWAN_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
- Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
- Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
- Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}La dirección tiene partes {…} que solo tú conoces (como tu cuenta), así que cópiala y complétalas.
Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Valores que debes completar
- Your Khwan key from https://app.khwan.ai (kwk_live_...). It authenticates you to Khwan; it is not your model provider's key.
KHWAN_COREenvSelect a named core (brain). Paid plans only — the free plan has just `default`, and an unknown slug answers 404. Leave unset to use the default.KHWAN_USERenvA separate brain inside the core, created on first write — 3 on the free plan, unlimited on paid. Sets the X-Khwan-User header.KHWAN_BASE_URLenvOverride the API base URL, e.g. http://127.0.0.1:8010 for a self-hosted engine.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con el dominio khwan.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
La dirección necesita datos de tu propia cuenta, así que no podemos revisarla por ti
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
La dirección necesita datos de tu propia cuenta, así que no podemos revisarla por ti
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5772 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 34% de los otros 5772 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5772 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Khwan?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
Debes completar: KHWAN_API_KEY
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.12) llegó al registro hace 2 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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 del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
khwan-mcp
Durable memory that survives the session. An MCP server that plugs Khwan — a pure AI-memory layer — into Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client.
Khwan never runs *your* model. The client is the model. Its job is to persist and distil what matters into a brain you can recall in a later session or seed a subagent with — a compact, bounded set of facts instead of a replayed transcript. One account can hold many isolated cores (brains), and — on paid plans — an isolated sub-brain per end-user.
Nothing on the read or write path costs you an inference call: khwan_recall and khwan_remember make none. Khwan does run one model of its own, on a schedule — a nightly pass that distils stored turns into standing lessons. A real production run was 8 brains and 245 stored turns distilled into 11 lessons, for $0.0094. That pass is Khwan's cost, not yours, and it is the whole difference from memory layers that compress, graph, or consolidate on every turn.
How it saves tokens (and where it doesn't)
Be honest about the mechanism — an MCP adds to a host's context, it cannot replace the transcript the host already sends. So:
- Within one hot session, it does not save tokens. Claude Code caches its growing history (cache reads ≈ 0.1×), so re-injecting memory every turn only adds. Don't do that here.
- Across sessions and subagents, it does. A cache dies in minutes; a session ends. Khwan persists distilled facts so the *next* run recalls them cheaply — no cold-replay of an old transcript, and facts that already scrolled out of context are retrievable again.
The token-smart pattern: seed once, remember durable facts (below), rather than running the full loop on every turn of a caching host. The full prepare → record loop still shines in a custom agent on a non-caching host, where replacing history with distilled memory bounds per-turn cost directly.
Install
pip install khwan-mcp # or: uvx khwan-mcp
Connect to Claude Code
claude mcp add khwan --scope project \
-e KHWAN_CORE=default \ -- khwan-mcp
--scope project writes .mcp.json into the repo, so the setting travels with the project. Note what is not in that command: the key.
Keeping the key out of the repo
claude mcp add -e KHWAN_API_KEY=… writes the literal value into .mcp.json — a file whose whole point is being committed. Two ways to avoid that, and the second is the one that works everywhere:
Shell environment. Leave KHWAN_API_KEY out of the config entirely and export it in the shell that launches claude. The server inherits it.
export KHWAN_API_KEY=kwk_live_xxx
A launcher (works in the desktop app too). A desktop app is started from a dock or menu, not a login shell, so it inherits none of your shell exports and the approach above silently yields no key. Read it from a file instead:
mkdir -p ~/.khwan && chmod 700 ~/.khwan
printf 'KHWAN_API_KEY=kwk_live_xxx\n' > ~/.khwan/env && chmod 600 ~/.khwan/env
cat > ~/.khwan/khwan-mcp <<'SH' #!/bin/sh set -a [ -f "$HOME/.khwan/env" ] && . "$HOME/.khwan/env" set +a exec khwan-mcp "$@" SH chmod 700 ~/.khwan/khwan-mcp
Then point the config at the launcher and keep only non-secret settings inline:
claude mcp add khwan --scope project \
-e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Web \ -- ~/.khwan/khwan-mcp
.mcp.json is now safe to commit, and every new repo costs two lines instead of a pasted key. Anyone else on the team writes their own ~/.khwan/env.
One brain per project
Memory is only useful if the right project's memory comes back. Two axes, and both give complete isolation:
| selected by | free | paid | |
|---|---|---|---|
| core | KHWAN_CORE | 1 — default only | 5 (starter) → 25 (pro) |
| sub-brain | KHWAN_USER | 3 | unlimited |
A sub-brain is a full separate brain, not a filter: account::@web shares nothing with account::@api. So the two axes multiply, and a free account already holds four isolated brains — the core on its own, plus three sub-brains:
account default core, no KHWAN_USER brain 1
account::@web KHWAN_USER=web brain 2 account::@api KHWAN_USER=api brain 3 account::@docs KHWAN_USER=docs brain 4
Which means one-brain-per-project works on the free plan, for up to four projects — and it needs no `KHWAN_CORE` at all:
# in ~/code/web
claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_USER=web -- ~/.khwan/khwan-mcp
in ~/code/api
claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_USER=api -- ~/.khwan/khwan-mcp
Named cores are the paid axis. Reach for one when four brains stop being enough, or when you want them grouped per client rather than per repository:
# in ~/code/acme-web
claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Web -- ~/.khwan/khwan-mcp
in ~/code/acme-api
claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Api -- ~/.khwan/khwan-mcp
Two things to know before you point KHWAN_CORE anywhere. A core must exist first — an unknown slug answers 404, not "created it for you" — and they are created in the dashboard. On the free plan there is nothing to point at: the cap of one is spent on default, so creating a named core answers 402. Leave KHWAN_CORE unset there and use KHWAN_USER. Sub-brains, by contrast, are created on first write.
Recommended pattern (token-smart)
On a caching host like Claude Code, prefer seed + remember over the per-turn loop:
- Seed at the start of a session or subagent:
"Call
khwan_recall(query=" ")and use the returnedseed_textas
context."
- Remember durable facts as they emerge:
"That's a standing decision — call
khwan_remember(fact="…")."
Reinforce it in your project's CLAUDE.md, e.g.:
- At the start of a task, call `khwan_recall` to seed relevant memory.
- When a durable decision/preference/fact emerges, call
khwan_remember. - Don't call prepare/record every turn — it adds tokens without saving them here.
Seeding a subagent is where the win is clearest — hand it a bounded brief instead of the whole transcript:
"Recall deploy memory with
khwan_recall(query="deploy runbook"), then spawn a
subagent whose brief is that
seed_textplus the task."
Connect to Claude Desktop
Claude Desktop and Claude Code keep separate MCP configuration — a server added to one is invisible to the other, and claude mcp add does not touch this file. Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "khwan": { "command": "/Users/you/.khwan/khwan-mcp", "env": { "KHWAN_CORE": "acme", "KHWAN_USER": "Web" } } } }
Use an absolute path: a desktop app does not get your shell's PATH either, so a bare khwan-mcp may not resolve. One core is selected for the whole app — there is no per-project switch here, so choose a broad one.
Configuration (environment)
| Var | Required | Purpose |
|---|---|---|
KHWAN_API_KEY | yes | Your key from the Khwan dashboard (kwk_live_…). |
KHWAN_CORE | no | Select a named core. Paid plans only — free has just default. |
KHWAN_USER | no | A separate brain inside the core — 3 on free, unlimited on paid. |
KHWAN_BASE_URL | no | Override the API base — e.g. http://127.0.0.1:8010 for a local engine. |
Tools
| Tool | When |
|---|---|
khwan_recall(query, limit=3) | seed a session/subagent — synthesised lessons + up to 3 relevant facts, as seed_text. |
khwan_remember(fact) | persist a durable fact/preference for future sessions. |
khwan_prepare(input) | full loop, before answering — memory context + a turn_token. |
khwan_record(turn_token, answer) | full loop, after answering — persists the turn so Khwan learns. |
khwan_memory(limit=20) | inspect what the brain currently remembers. |
khwan_cores() | list the isolated cores on the account. |
khwan_recall / khwan_remember are the token-smart pair for a caching host; khwan_prepare / khwan_record are the full loop for custom agents (pass the exact turn_token from prepare back into record).
What comes back, and what an empty answer means
khwan_recall returns at most three facts — that ceiling is the server's, so limit can lower it but not raise it — plus any lessons synthesis has distilled from many past turns. Lessons lead the seed_text: a rule earned over months outranks a single turn that happens to sit nearby in the index.
Retrieval applies a relevance floor, so an empty `facts` is an answer: the brain has nothing close to this question. Read it as "not known here" rather than as a failure, and do not fill the gap by leaning on whichever fact was nearest.
The floor is deliberately loose, because a memory wrongly dropped is invisible while a memory wrongly kept is not. Expect a returned fact to be *plausibly* related, not certainly relevant — read it before relying on it.
Seeding a brain from work you have already done
A new brain knows nothing, so its first weeks of recall are thin — while the answers are often already sitting in the host's own transcripts, unread. examples/backfill/ replays Claude Code transcripts into a brain: deterministic, no model calls, dry-run by default.
python3 examples/backfill/backfill_claude_code.py --map cores.json
Always-on memory (Claude Code hooks)
The tools above are called *when Claude decides to*. For deterministic memory — no reliance on the model — use the hook preset in examples/claude-code-hooks/: a UserPromptSubmit hook injects memory on every prompt and a Stop hook records every answer.
⚠️ On a caching host this is the *thorough* option, not the *cheap* one — it
adds per-turn tokens. Prefer it when recall reliability matters more than token
cost (or on a non-caching client); otherwise use
khwan_recallat session
start.
Source
github.com/khwanlabs/khwan-mcp — this server runs on your machine, with your key, reading what you type. Read it before you install it.
License
MIT — © Khwan Labs. See LICENSE.