프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

TokenKnows

제작자: johnnywuj81버전 0.3.0i★ 4i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.johnnywuj81/tokenknows

설치 방법

What it does

Distill AI coding sessions into weekly reports, ADRs and a knowledge graph - self-hosted

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed · 1 setting to fill in (TOKENKNOWS_WEB_BASE)
  • Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TOKENKNOWS_WEB_BASE Web UI base URL used to build view_url links returned by distill/list tools (login required to open them) · 기본값 http://127.0.0.1:5173

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "tokenknows": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "tokenknows-mcp"
          ],
          "env": {
            "TOKENKNOWS_WEB_BASE": "http://127.0.0.1:5173"
          }
        }
      }
    }
  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

    TokenKnows을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 TokenKnows을 쓰고 있다고 하거나 답에 TokenKnows 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 3개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TOKENKNOWS_API_BASE Self-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001
  • TOKENKNOWS_API_TOKEN API token (tkk_...) or JWT bearer for the backend; create one in the web UI under Project Settings - MCP Access (optional for default local deployments)
  • TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT Default project_id for event submission and distill · 기본값 proj-demo-001

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 TokenKnows에 연결할 수 없어요

TokenKnows는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · TokenKnows에 연결되는 앱 쓰기

  • 설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TOKENKNOWS_WEB_BASE Web UI base URL used to build view_url links returned by distill/list tools (login required to open them) · 기본값 http://127.0.0.1:5173

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user tokenknows --env TOKENKNOWS_WEB_BASE=http://127.0.0.1:5173 -- uvx tokenknows-mcp
  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    TokenKnows이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

    TokenKnows을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 TokenKnows을 쓰고 있다고 하거나 답에 TokenKnows 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 3개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TOKENKNOWS_API_BASE Self-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001
  • TOKENKNOWS_API_TOKEN API token (tkk_...) or JWT bearer for the backend; create one in the web UI under Project Settings - MCP Access (optional for default local deployments)
  • TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT Default project_id for event submission and distill · 기본값 proj-demo-001

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TOKENKNOWS_WEB_BASE Web UI base URL used to build view_url links returned by distill/list tools (login required to open them) · 기본값 http://127.0.0.1:5173

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    TokenKnows 설정에서 TOKENKNOWS_WEB_BASE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    TokenKnows을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 TokenKnows을 쓰고 있다고 하거나 답에 TokenKnows 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 3개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TOKENKNOWS_API_BASE Self-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001
  • TOKENKNOWS_API_TOKEN API token (tkk_...) or JWT bearer for the backend; create one in the web UI under Project Settings - MCP Access (optional for default local deployments)
  • TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT Default project_id for event submission and distill · 기본값 proj-demo-001

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TOKENKNOWS_WEB_BASE Web UI base URL used to build view_url links returned by distill/list tools (login required to open them) · 기본값 http://127.0.0.1:5173

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    TokenKnows 설정에서 TOKENKNOWS_WEB_BASE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    TokenKnows을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 TokenKnows을 쓰고 있다고 하거나 답에 TokenKnows 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 3개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TOKENKNOWS_API_BASE Self-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001
  • TOKENKNOWS_API_TOKEN API token (tkk_...) or JWT bearer for the backend; create one in the web UI under Project Settings - MCP Access (optional for default local deployments)
  • TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT Default project_id for event submission and distill · 기본값 proj-demo-001

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? TokenKnows을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user tokenknows --env TOKENKNOWS_WEB_BASE=http://127.0.0.1:5173 -- uvx tokenknows-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "tokenknows": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tokenknows-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKENKNOWS_WEB_BASE": "http://127.0.0.1:5173"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "tokenknows": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tokenknows-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKENKNOWS_WEB_BASE": "http://127.0.0.1:5173"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "tokenknows": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tokenknows-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKENKNOWS_WEB_BASE": "http://127.0.0.1:5173"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • TOKENKNOWS_API_BASE env
    Self-hosted TokenKnows backend URL
  • TOKENKNOWS_API_TOKEN 비밀 env
    API token (tkk_...) or JWT bearer for the backend; create one in the web UI under Project Settings - MCP Access (optional for default local deployments)
  • TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT env
    Default project_id for event submission and distill
  • TOKENKNOWS_WEB_BASE 필수 env
    Web UI base URL used to build view_url links returned by distill/list tools (login required to open them)

설명은 아직 영어 원문입니다.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
36/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.0
레지스트리 공개i
2026년 6월 11일
코드 마지막 변경i
2026년 9월 14일
제작자
johnnywuj81
패키지
pypi: tokenknows-mcp
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 johnnywuj81 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 2개월 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 6116개 중 88%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 6116개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6116개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

TokenKnows, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 2개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, OpenSEO

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 125만/주★ 6.5만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.7만/주★ 4.9만28일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

제작자: every-app널리 사용됨★ 2.8만오늘 업데이트

클라우드에서 실행✓ everyapp.com

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

TokenKnows

Distill AI coding sessions into living knowledge — weekly reports, ADRs, incident reviews, books, agent skills, and a knowledge graph.

English | 简体中文


What is TokenKnows?

You spend hours pair-programming with Claude Code, Codex, and Cursor. The decisions, bug hunts, and design trade-offs from those sessions evaporate the moment the terminal closes. TokenKnows captures them automatically and distills them into structured, evidence-linked knowledge assets:

capture (6 collectors) → distill (5-stage LLM pipeline) → assets (7 document types) → review / redact / publish

  • 📡 Captures everything — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, GitHub PRs/commits/issues, and local docs, all via local file watchers and API polling. No webhooks, no tunnels.
  • 📝 Seven asset types — weekly reports, tech designs, ADRs, incident reviews, long-form books, reusable agent skills (SKILL.md), and an entity knowledge graph.
  • 🔗 Evidence-linked — every paragraph traces back to the original PR / conversation / commit, ranked by cosine × trust × recency across ≥2 sources.
  • 🔒 Local-first, zero egress by default — a three-layer LLM egress gate (instance ∧ project ∧ task) with full audit logging. Pair it with Ollama and run the whole pipeline with zero cloud keys.

Demo

WorkbenchDocument page
Evidence drawerPublish receipt + version diff

▶ Full walkthrough: engineering_handoff/walkthrough.mp4 (5 min, Chinese narration + subtitles)

All 12 screens

1 Workbench2 Event drawer3 Document list4 Document page
5 Evidence drawer6 Regenerate dialog7 Review8 Redaction
9 Publish dialog10 Publish receipt + diff11 LLM egress12 Admin

Install the plugin

Prerequisite: the TokenKnows backend at http://localhost:8001 and the web UI at `http://localhost:5173` (see Quick start), plus uv (the plugin pulls the MCP server from PyPI via uvx). All plugin env vars have working local defaults — export TOKENKNOWS_API_BASE / TOKENKNOWS_API_TOKEN / TOKENKNOWS_DEFAULT_PROJECT / TOKENKNOWS_WEB_BASE only for non-default setups. Register/login in the web UI and create an API token under Project Settings → MCP 接入 when your backend requires auth.

PlatformHow
Claude Code/plugin marketplace add johnnywuj81/tokenknows → /plugin install tokenknows@tokenknows — full walkthrough in tokenknows-plugin/README.md (5-minute quickstart)
Codexcodex plugin marketplace add johnnywuj81/tokenknows → codex plugin add tokenknows@tokenknows (loads skills, commands and the MCP server; local-clone alternative in codex-plugin/README.md)
CursorAdd the tokenknows MCP block to ~/.cursor/mcp.json (uvx config example in code/tokenknows-mcp/README.md)
VS CodeDownload the .vsix from Releases → code --install-extension tokenknows-vscode-*.vsix

The plugin gives your AI tool MCP tools (submit_session_events, distill_document, list_assets, get_asset, get_asset_chapters, search_entity) plus slash commands like /tokenknows:weekly and /tokenknows:adr.

Quick start

# 1. (Optional but recommended) Ollama — fully local inference, zero cloud keys

ollama serve & ollama pull minimax-m2:cloud # or gpt-oss:20b, qwen2.5, ...

2. Backend (FastAPI + SQLite persistence + 3-layer LLM egress gate)

cd code/tokenknows-api python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e ".[dev]" cp .env.local.example .env.local # defaults to Ollama; edit to add cloud providers .venv/bin/uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001

3. Frontend (React 19 + Vite)

cd code/tokenknows-web npm install npm run dev

open http://localhost:5173 — talks to the real backend (mocks are opt-in via ?msw=1)

(Optional) seed demo data

./engineering_handoff/demo-seed.sh

Platform support: macOS — full experience (collectors auto-start via launchd). Linux — backend, frontend, and collectors all run manually (python3 plugins/ /sync.py --watch); the launchd scripts don't apply. Windows — untested; WSL2 recommended.

Data collectors

All local — no ngrok, no public webhooks. On macOS they restart on crash and on reboot (launchd).

CollectorSourceMode
claude-code~/.claude/projects/*.jsonl30s polling, incremental offsets
codex~/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonl30s polling, incremental offsets
cursorCursor's state.vscdb (read-only SQLite)60s polling
githubGitHub REST API · PRs / issues / commits5min polling (gh auth token)
vscodeVS Code extension onDidSaveTextDocumentbuffered, 10s flush
local-docs~/Documents .md .txt .pdf (watchdog)realtime, 2s debounce
./scripts/launchd/install.sh          # macOS: install all 5 Python collectors as LaunchAgents

launchctl list | grep com.tokenknows tail -f ~/Library/Logs/tokenknows/*.log

Every event carries a trust score (0.6 × source_authority + 0.4 × extraction_confidence); the evidence stage ranks citations by 0.6 × cosine + 0.25 × trust + 0.15 × recency and enforces ≥2 distinct sources.

Architecture

Collectors feed an event store (SQLite). A five-stage pipeline (collect → outline → content → evidence → assess) turns events into assets. The LLM Gateway unifies four providers (Anthropic / OpenAI / MiniMax / Ollama) with per-task routing and fallback chains — and refuses any cloud call unless all three egress switches are on.

CI

WorkflowRunnerTrigger
ci.ymlubuntu-latest (GitHub-hosted)push to main + every PR
ci-macos.ymlself-hosted macOS ARM64maintainer pushes to main only — never runs external PR code

Privacy & local-first

  • Zero egress by default — cloud LLM calls require the instance and project and task switches all on
  • Bring your own keys; the audit log never leaves your machine
  • One-click kill switch drops the instance into fully-offline mode

Details: PRD §6.7 data residency & egress control (Chinese).

Documentation

TopicDoc
Product requirements, user journeysPRD (zh)
Technical design, API, schemaTDD (zh)
Macro architecture & milestonesArchitecture (zh)
Per-screen engineering decisionsTaskTechDesign (zh)
Pixel-level UI mockupsmockups/ — open in a browser

Most in-depth docs are in Chinese (the project's working language). Code comments are predominantly Chinese too; issues and PRs in English or Chinese are both welcome.

Community

CONTRIBUTING · Roadmap · Code of Conduct · Security policy · Issues

License

MIT © 2026 johnnywuj81