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

Khwan

제작자: khwanlabs버전 0.3.12i★ 0i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름ai.khwan/khwan-mcp

설치 방법

What it does

Durable AI memory: recall distilled facts in a later session or subagent, and remember new ones.

  • Connects 컴퓨터 또는 클라우드
  • Account or key Cloud: No key needed · Local: Needs KHWAN_API_KEY
  • Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내가 묻는 내용은 제작자 서버(mcp.khwan.ai)를 거쳐요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

주소에 {…} 부분이 있어 먼저 내 값으로 바꿔야 해요 · claude.ai나 데스크톱 앱에서 한 번 설정하면 채팅에서 쓸 수 있어요 · 무료 계정은 1개까지 · Team/Enterprise는 소유자(Owner)가 추가

  1. Claude의 Connectors 페이지 열기

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. “Add” → “Custom” → “Web”를 누르고 이 2칸 채우기

    여기서 복사해 Claude의 같은 이름 칸에 붙여 넣고 Continue를 누르세요

    Name · 이름Khwan
    Remote MCP server URL · 주소https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}

    Claude가 찾은 로그인 설정 화면에서 Continue를 누르고 · Authentication은 제작자 안내대로(Sign in now, Sign in when needed, No sign in) 고른 뒤 Add를 누르세요

  3. 채팅에서 켜기

    +ConnectorsKhwan

  4. 해 보기

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

    ✓ Claude가 Khwan을 쓰고 있다고 하거나 답에 Khwan 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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

ChatGPT 연결은 요금제에 따라 달라요

전체 MCP: 웹 ChatGPT Business, Enterprise, Edu · Pro: 읽기/가져오기 권한으로 연결, 데이터를 바꾸는 도구는 안 될 수 있어요 · Plus: 공식 문서 미확인, 플러그인 화면에 사용자 지정 MCP 추가 항목이 보이면 시도해 볼 수 있어요 · 웹만 · 주소에 {…} 부분이 있어 먼저 내 값으로 바꿔야 해요

  1. 웹 ChatGPT에서 MCP 추가 페이지 열기

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. 이름과 주소 입력

    이름을 넣고 Connection에 주소를 붙여 넣은 뒤 경고에 체크하고 Create as a plugin을 누르세요

    Name · 이름Khwan
    Connection · 주소https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}
  3. 채팅에서 Khwan 고르기

    새 채팅을 열고 입력 전에 플러그인 목록에서 Khwan을 고르세요

  4. 해 보기

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

    ✓ ChatGPT가 Khwan을 쓰고 있다고 하거나 답에 Khwan 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

주소에 {…} 부분이 있어 먼저 내 값으로 바꿔야 해요

  1. 터미널 열기

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

  2. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --transport http --scope user khwan 'https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}'
  3. Claude Code에서 /mcp 입력

    Khwan이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  4. 해 보기

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

    ✓ Claude Code가 Khwan을 쓰고 있다고 하거나 답에 Khwan 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

주소에 {…} 부분이 있어 먼저 내 값으로 바꿔야 해요

  1. Cursor의 MCP 설정 파일 열기

    ~/.cursor/mcp.json

    이 설정을 붙여 넣고 빈 값을 채운 뒤 저장

    {
      "mcpServers": {
        "khwan": {
          "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
        }
      }
    }
  2. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  3. 해 보기

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

    ✓ Cursor가 Khwan을 쓰고 있다고 하거나 답에 Khwan 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

주소에 {…} 부분이 있어 먼저 내 값으로 바꿔야 해요

  1. VS Code의 MCP 설정 파일 열기

    MCP: Open User Configuration

    이 설정을 붙여 넣고 빈 값을 채운 뒤 저장

    {
      "servers": {
        "khwan": {
          "type": "http",
          "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
        }
      }
    }
  2. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  3. 해 보기

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

    ✓ VS Code가 Khwan을 쓰고 있다고 하거나 답에 Khwan 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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 →

웹으로 연결하는 앱용 주소

주소https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

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

웹으로 연결

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user khwan 'https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}'

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "khwan": {
      "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "khwan": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
    }
  }
}

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user khwan --env KHWAN_API_KEY=your-value -- uvx khwan-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "khwan": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "khwan": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "khwan": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • KHWAN_API_KEY 비밀 필수 env
    Your Khwan key from https://app.khwan.ai (kwk_live_...). It authenticates you to Khwan; it is not your model provider's key.
  • KHWAN_CORE env
    Select 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_USER env
    A 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_URL env
    Override the API base URL, e.g. http://127.0.0.1:8010 for a self-hosted engine.

설명은 아직 영어 원문입니다.

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

한눈에 보기

주간 다운로드i
32/주
확인된 도메인
✓ khwan.ai
연결 방식
컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식
stdio, streamable-http
최신 버전i
0.3.12
레지스트리 공개i
2026년 8월 27일
코드 마지막 변경i
2026년 8월 27일
제작자
khwanlabs
패키지
pypi: khwan-mcp
웹사이트
khwan.ai
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

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

인터넷으로 연결하는 앱

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

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

주소에 내 값이 필요해서 대신 도구 목록을 읽을 수 없어요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 15일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 khwan.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 3개월 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

공개된 취약점 (OSV.dev)

아직 확인하지 않았습니다

우리가 확인하는 것 → · JSON

제작자: 재확인 요청 또는 잘못된 정보 신고

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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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 6156개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 6156개 중 31%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6156개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Khwan, 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?

입력해야 할 값: KHWAN_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 3개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.12)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되므로 원격 MCP를 받는 앱에서도 쓸 수 있어요. 예: 웹 ChatGPT(Business 이상은 전체 MCP, Pro는 읽기 전용).

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

비슷하게 동작하는 다른 것

같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.

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

OpenSEO

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

제작자: every-app널리 사용됨★ 2.8만어제 업데이트

클라우드에서 실행✓ everyapp.com

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · exa.aiPopNx 팀이 직접 써 봄

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

제작자: mock-server성장 중★ 5천19일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ 서비스 회사 · mock-server.com

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

제작자: MicrosoftDocs널리 사용됨★ 2천12개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · microsoft.comPopNx 팀이 직접 써 봄

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

제작자: proxysoul성장 중★ 1.6천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ empryo.com
  • OpenSEO — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
  • Exa — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
  • Mockserver — 컴퓨터에 설치 필요 · 키 불필요
  • Microsoft Learn MCP — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
  • Docs — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요

제작자의 README

README 열기

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

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 byfreepaid
coreKHWAN_CORE1 — default only5 (starter) → 25 (pro)
sub-brainKHWAN_USER3unlimited

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:

  1. Seed at the start of a session or subagent:

"Call khwan_recall(query=" ") and use the returned seed_text as

context."

  1. 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_text plus 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)

VarRequiredPurpose
KHWAN_API_KEYyesYour key from the Khwan dashboard (kwk_live_…).
KHWAN_COREnoSelect a named core. Paid plans only — free has just default.
KHWAN_USERnoA separate brain inside the core — 3 on free, unlimited on paid.
KHWAN_BASE_URLnoOverride the API base — e.g. http://127.0.0.1:8010 for a local engine.

Tools

ToolWhen
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_recall at 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.