Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Compile documents into a cited knowledge wiki. Retrieve evidence, query, and review via local MCP.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"llmwiki": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add llmwiki -- npx -y llm-wiki-compiler serve --root your-valueDieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"llmwiki": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"llmwiki": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto atomicstrata bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.5.0) kam vor 18 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
1.5.0 is the stable release on npm latest: npm install --global llm-wiki-compiler.
llmwiki compile --no-pages-limit drops the fixed concept count.llmwiki view refreshes after a compile without a restart and reads its port from LLMWIKI_VIEW_PORT.What's in 1.5.0 · Changelog
Review generated answers and their citations before they become pages, approve a batch of pages in one operation, and trace an answer back to the pages that informed it. Release notes · Upgrade guide
Meet Scientific Clay, with soft surfaces and rounded typography, and Minimal, which follows your system’s light or dark setting. Switch instantly between four themes, including Nebula Light and Dark.
Scientific Clay Minimal
The same page in a demonstration wiki. Click either screenshot for a closer look.
Recursive source folders, path exclusions, project-specific compile instructions, and storage for larger embedding indexes.
Browse profile-defined categories, declared fields, connected records, provenance, and supporting source passages in the local viewer.
Create signed template distributions, discover them through explicitly trusted catalogs, and install or update them with compatibility checks.
Build a knowledge system around the way you work. Define your records, relationships, review gates, and workflows in one validated profile. Start with AutoSci for research or Newsroom for editorial work, or create your own.
Explore Configurable Lifecycle Profiles →
Compile raw sources into an interlinked, citation-traceable markdown wiki that agents and humans can browse, query, lint, export, and reuse. The default profile preserves the classic concepts-and-queries layout; optional profiles add domain-specific types and workflows without adding domain branches to the compiler.
llmwiki implements the LLM Wiki pattern: instead of re-discovering knowledge from raw files at query time, compile it once into durable pages that accumulate structure, provenance, review state, and retrieval metadata over time.
Use llmwiki when you need a persistent knowledge base from raw material:
llms.txt.Do not use llmwiki as a general static-site generator, a heavy ontology database, or a replacement for ad-hoc search over fast-changing raw logs. It is strongest when source knowledge is worth compiling, reviewing, and reusing.
concept, entity, comparison, and overview..llmwiki/profile.json can declare entity schemas, typed relations, lifecycle state machines, transition requirements, workflows, artifacts, connectors, content tiers, and retrieval policy.llmwiki template init autosci creates a research project with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref import. newsroom demonstrates the same machinery for editorial work.llmwiki lint validates the links.llmwiki view opens a read-only browser UI with search, page metadata, graph exploration, source-freshness badges, and citation chips.llmwiki lint and llmwiki next surface stale/orphaned pages; llmwiki refresh --stale repairs changed knowledge without compiling unrelated new sources.llmwiki eval reports health score, a per-page health distribution that flags the worst pages, wikilink-graph health, citation coverage/precision, corpus stats, regression deltas, and optional judge-model citation support.llmwiki serve exposes ingest, compile, query, lint, read, status, eval, context-pack, and OKF exchange tools to MCP-compatible agents.createWiki({ root }) drives ingest, compile, query, context, status, export, eval, and OKF import/export from TypeScript without shelling out.llms.txt for downstream systems.CLP turns llmwiki's knowledge compiler into a reusable substrate for domain-specific knowledge systems. A validated .llmwiki/profile.json is the single contract for:
These rules are enforced by the runtime, not left as prompt conventions. The CLI, SDK, MCP server, viewer, context builder, lint, status, export, and OKF exchange surfaces all operate from the same profile contract. Invalid profiles and writes that bypass a declared gate fail closed.
CLP is backward-compatible by construction: a project without .llmwiki/profile.json uses the built-in default concepts-and-queries profile and preserves the pre-1.0 behavior. You can start three ways — scaffold your own profile, install a built-in or local template, or install a signed template from a trusted tap:
# author your own profile, one entity type at a time
llmwiki profile init research --entity paper
llmwiki template list llmwiki template inspect autosci llmwiki template init autosci
llmwiki profile validate llmwiki workflow list
autosci is a practical research system with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref ingestion. newsroom applies the same generic machinery to articles, desks, bylines, and editorial workflows. Templates contain configuration and examples, never executable plugin code.
Templates can also be distributed securely. Publishers build signed, offline distributions with llmwiki template publish — Ed25519 signing, key rotation, and package revocation — and verify them with template publish verify. Consumers add explicitly trusted taps, discover and inspect signed catalogs, and install or update templates with continuity, revocation, and compatibility checks enforced under lock.
Read the CLP concept guide, follow the AutoSci research workflow, or explore the Newsroom editorial workflow.
Andrej Karpathy described the LLM Wiki pattern as a way to turn raw material into compiled knowledge that future agents can reuse. llmwiki is a concrete compiler for that pattern.
The key shift is moving work from query time to compile time. Traditional RAG repeatedly retrieves raw chunks and asks the model to reconstruct relationships for each question. llmwiki first turns sources into typed, interlinked pages with citations, metadata, and review state. Queries, context packs, exports, and MCP tools then operate over that compiled artifact.
That makes llmwiki useful when knowledge should compound: concepts shared across sources become one page, saved answers become future context, stale pages can be detected and repaired, and agents can consume a stable evidence pack instead of re-reading the same raw files from scratch.
See docs/concepts/karpathy-pattern.mdx for the deeper explanation.
Use llmwiki for a reusable corpus of documents, research, or project knowledge. Start with wiki_status and get_context_pack when you need evidence for your own reasoning. A one-off file read or live web search does not need a wiki.
The npm package includes an Agent Skill. See the MCP setup guide for installation. The MCP Registry identifier is io.github.atomicstrata/llmwiki; the npm package is llm-wiki-compiler and the executable is llmwiki.
Choose the entry point that matches the task:
| Goal | Use | |
|---|---|---|
| Create a wiki from one source and inspect it | llmwiki quickstart | |
| Start a typed research or editorial project | llmwiki template list, then `llmwiki template init autosci\ | newsroom` |
| Inspect or validate the active domain contract | llmwiki profile show and llmwiki profile validate |
| Run a declared lifecycle workflow | llmwiki workflow list, then `llmwiki workf
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo