TokenKnows
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
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TOKENKNOWS_WEB_BASEWeb 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.
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "tokenknows": { "command": "uvx", "args": [ "tokenknows-mcp" ], "env": { "TOKENKNOWS_WEB_BASE": "http://127.0.0.1:5173" } } } }Claude를 끄고 다시 열기
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_BASESelf-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001TOKENKNOWS_API_TOKENAPI 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_PROJECTDefault 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)
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (TOKENKNOWS_WEB_BASE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TOKENKNOWS_WEB_BASEWeb 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.
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user tokenknows --env TOKENKNOWS_WEB_BASE=http://127.0.0.1:5173 -- uvx tokenknows-mcpClaude Code에서 /mcp 입력
TokenKnows이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
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_BASESelf-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001TOKENKNOWS_API_TOKENAPI 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_PROJECTDefault 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)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TOKENKNOWS_WEB_BASEWeb 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.
키 입력
TokenKnows 설정에서 TOKENKNOWS_WEB_BASE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
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_BASESelf-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001TOKENKNOWS_API_TOKENAPI 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_PROJECTDefault 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)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TOKENKNOWS_WEB_BASEWeb 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.
키 입력
TokenKnows 설정에서 TOKENKNOWS_WEB_BASE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
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_BASESelf-hosted TokenKnows backend URL · 기본값 http://127.0.0.1:8001TOKENKNOWS_API_TOKENAPI 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_PROJECTDefault 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
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-mcpClaude 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_BASEenvSelf-hosted TokenKnows backend URLTOKENKNOWS_API_TOKEN비밀 envAPI 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_PROJECTenvDefault project_id for event submission and distillTOKENKNOWS_WEB_BASE필수 envWeb 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
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
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.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
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
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
OpenSEO
Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.
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 × recencyacross ≥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
| Workbench | Document page |
|---|---|
| Evidence drawer | Publish receipt + version diff |
▶ Full walkthrough: engineering_handoff/walkthrough.mp4 (5 min, Chinese narration + subtitles)
All 12 screens
| 1 Workbench | 2 Event drawer | 3 Document list | 4 Document page |
|---|---|---|---|
| 5 Evidence drawer | 6 Regenerate dialog | 7 Review | 8 Redaction |
| 9 Publish dialog | 10 Publish receipt + diff | 11 LLM egress | 12 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.
| Platform | How |
|---|---|
| Claude Code | /plugin marketplace add johnnywuj81/tokenknows → /plugin install tokenknows@tokenknows — full walkthrough in tokenknows-plugin/README.md (5-minute quickstart) |
| Codex | codex 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) |
| Cursor | Add the tokenknows MCP block to ~/.cursor/mcp.json (uvx config example in code/tokenknows-mcp/README.md) |
| VS Code | Download 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).
| Collector | Source | Mode |
|---|---|---|
| claude-code | ~/.claude/projects/*.jsonl | 30s polling, incremental offsets |
| codex | ~/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonl | 30s polling, incremental offsets |
| cursor | Cursor's state.vscdb (read-only SQLite) | 60s polling |
| github | GitHub REST API · PRs / issues / commits | 5min polling (gh auth token) |
| vscode | VS Code extension onDidSaveTextDocument | buffered, 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
| Workflow | Runner | Trigger |
|---|---|---|
ci.yml | ubuntu-latest (GitHub-hosted) | push to main + every PR |
ci-macos.yml | self-hosted macOS ARM64 | maintainer 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
| Topic | Doc |
|---|---|
| Product requirements, user journeys | PRD (zh) |
| Technical design, API, schema | TDD (zh) |
| Macro architecture & milestones | Architecture (zh) |
| Per-screen engineering decisions | TaskTechDesign (zh) |
| Pixel-level UI mockups | mockups/ — 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.
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