knowledge

Name: knowledge
Author: To0wnn

제작자: To0wnn버전 0.39.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.To0wnn/knowledge

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Self-hosted shared memory and docs for Claude Code, Codex and Antigravity agents, with a graph UI

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아주 새로움★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD, KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

DockerDocker 설치

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.39.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add knowledge --env KNOWLEDGE_UI_PASSWORD=your-value --env KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS=your-value -- docker run -i --rm -e KNOWLEDGE_UI_PASSWORD -e KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.39.3

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.39.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.39.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

KNOWLEDGE_UI_PASSWORD 비밀 필수 env
Password for the web UI (admin page, device tokens)
KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS env
host:port values clients may use

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

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 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 To0wnn 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 97%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

knowledge, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

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 – 변경됐고, 최신 버전(0.39.3)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

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↓ 97.3만/주★ 6.4만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Codebase Memory

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

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만22일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Exa

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

제작자: exa-labs성장 중★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

설치

제작자의 README

README 열기

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

knowledge

Your coding agents share one memory and hand work to each other across your own PCs — and you steer them from your phone. Self-hosted, plain Markdown.

Works with Claude Code, Codex and Antigravity (agy, Gemini) on Linux, macOS and Windows. Made for solo developers and homelabbers with two or more PCs and two or more agents who want their notes to stay on their own server.

One memory, every agent. Tell Claude Code something on your laptop; Codex on your desktop knows it. Notes are plain Markdown files on your disk, found by meaning (98.8% R@5 on LongMemEval-S, embeddings run locally).
Agents hand work to each other. One line in a note hands a task to another agent; it runs once, on one of your PCs, in its own git branch, and the result comes back to whoever asked.
You steer from your phone. An inbox of what needs you, chats with the agents on your PCs, and Allow/Deny for each risky step, in a web app you install on your phone.

Made-up demo notes from demo/ .

You can use it in two layers. Memory is the server plus one agent: five minutes, nothing else on your PCs. Cockpit adds the companion on each PC, so tasks run as workers and you can chat and approve from your phone.

Quickstart: Memory

You need Docker and about 2 GB RAM on the server, and git plus Python 3.9 or newer on each PC.

1. Run the server.

git clone https://github.com/To0wnn/knowledge && cd knowledge

mkdir data && echo "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD= " > .env docker compose up -d

2. Get the first token. The first start makes one admin token and prints it once, with the next steps:

docker compose logs knowledge

Tokens for more devices: open http://localhost:8766/ui, sign in with the password and use the admin page (Admin); it shows the install line with your server address filled in.

3. Connect an agent on the same PC:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/To0wnn/knowledge/main/install.sh | sh   # Linux, macOS

irm https://raw.githubusercontent.com/To0wnn/knowledge/main/install.ps1 | iex        # Windows

It finds Claude Code, Codex and agy, asks y/n for each, and asks for the server address (http://localhost:8766) and the token. Run the same line again later to update. Only the plugin, without the companion (a work laptop, an SSH server): add -s -- --plugin-only after sh (docs/clients.md).

4. Try it. Tell Claude Code: *"save to knowledge: we deploy with ./deploy.sh"* (the installer turns Claude's own local auto-memory off, so it writes a memo on the server). Then start Codex (or agy), on this pc or another, and ask *"how do we deploy?"*. It answers from the shared memory.

More than one PC? Put the server behind HTTPS (a reverse proxy) and add its host:port to KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS in .env; then run the install line on every PC with a token per device. Over plain HTTP the password and tokens cross the network readable. All settings: docs/server.md.

Add the Cockpit

The install line also sets up the companion, a small local service on each PC (127.0.0.1:47321, starts at logon). With it:

Workers. A task handed to an agent runs as a fresh headless session in its own git worktree and branch, at most one per agent by default, paused at 90% of the agent's usage limit. Workers are off until you tick "Workers allowed" on the companion's page. Follow a worker to watch it live in the chat view, steer it between steps, or take it over as a chat. docs/tasks.md
Chats from your phone. Open the web UI on your phone and install it as an app; start a chat with Claude Code, Codex or agy in a project folder on one of your PCs. The answer streams in as in a terminal. Attach files or screenshots, or speak your message (any OpenAI-compatible speech-to-text server, one is bundled). docs/chats.md, docs/voice.md
Approvals. Without YOLO, an agent in a chat may edit files in its folder and asks you for anything else: Allow once, Allow for this chat or Deny, on the phone or in the Inbox. docs/chats.md
Inbox and Machines. One board of what needs you, what runs and what is done; per PC its agents, workers, usage and a fixed set of remote actions (no remote shell). docs/companion.md

To use it from your phone, the server must be reachable from the phone over HTTPS. Link a project folder once by asking your agent to run the skill knowledge-init.

Compared with

Each of these is good at its own part; knowledge is the one that combines shared memory, hand-overs and a phone cockpit across several agents and PCs.

Tool	What it does well	Where knowledge differs
claude-mem	Automatic session memory for Claude Code, local	One server for Claude Code, Codex and agy on all your PCs; plain Markdown you edit
basic-memory	Local Markdown knowledge base over MCP	Adds shared multi-PC serving, house-rule lint, duplicate checks and agent hand-overs
Happy, Omnara, Claude Code Remote Control	Steer a running agent session from your phone	Also memory and tasks between agents; self-hosted, no third-party relay
Conductor, Superset	Run parallel agents in worktrees on one Mac or desktop	Workers on any of your PCs (Linux, macOS, Windows), started from a shared task list
Vibe Kanban	Kanban board that runs coding agents in worktrees	Tasks are lines in your notes, agents hand them to each other, steered from the phone

Honest limits

A server to run: Docker, about 2 GB RAM, an image of about 1.5 GB (the embedding model ships in it).
HTTPS for more than one PC or the phone: you put a reverse proxy in front.
Agents: Claude Code, Codex and Antigravity (agy) only.
Notifications: a Matrix room or an ntfy topic (set a few values in .env) and desktop notifications in an open browser tab; no phone push without one of those (docs/server.md).
One admin: password sign-in is for one person; several people need a reverse proxy with forward auth.
One maintainer, built for their own use first. Issues and pull requests welcome.

Known gaps: docs/ROADMAP.md.

How it works

Server (server/): Python in one Docker container, MCP over streamable HTTP plus the web UI. All notes sit in memory; search and embeddings (EmbeddingGemma, ONNX) run locally, nothing leaves the machine.
Notes: plain Markdown in data/, with a MEMORY.md index per project, a few house rules and a lint that keeps agent memory findable and free of duplicates.
Plugin (plugin/): one folder that installs in Claude Code, Codex and agy: the MCP server, session-start context, hand-over checks each turn, and development skills. Tokens live in the OS keyring.
Tasks: a hand-over is a line in a note (- open until [ , ] from , start ...: ); the server decides when it may start and gives it to one machine only.
Companion (clients/, plugin/companion): pulls tasks, actions and chat messages from the server; the server never connects to your PCs.

Documentation

Page	Contents
server.md	Running the server, `.env` settings, proxy sign-in, notifications
clients.md	The installer, updates, linking folders, Windows, skills, usage limits, secret guard
memory.md	MCP tools, session start, projects, lint, duplicates, secrets, search quality
tasks.md	Task lines, leases and nonces, results, workers, usage limit, mission map
companion.md	The companion, machines, own devices, remote control, YOLO safety
chats.md	Agents (what needs you, what runs, chats) and approvals
voice.md	Speaking chat messages: set up speech to text
web-ui.md	Views, routes, graph, installing as an app (PWA, cookies)
security.md	The security model in one page
development.md	Tests, CI, plugin versions, screenshots
ROADMAP.md	Known gaps

License

MIT, see LICENSE.

The server image includes the EmbeddingGemma model weights. Gemma is provided under and subject to the Gemma Terms of Use found at ai.google.dev/gemma/terms; its use is also subject to the Gemma Prohibited Use Policy. The weights are not modified.

knowledge

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

knowledge

Quickstart: Memory

Add the Cockpit

Compared with

Honest limits

How it works

Documentation

License