Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

second-brain MCP

von ddmanyesVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ddmanyes/mcp-second-brain

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Self-maintaining knowledge vault: figure-level search, auto-wikilinks, and memory compression.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "second-brain": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-second-brain"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add second-brain -- uvx mcp-second-brain

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "second-brain": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-second-brain"
      ]
    }
  }
}

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.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "second-brain": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-second-brain"
      ]
    }
  }
}

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ddmanyes bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 14 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist second-brain MCP sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

second-brain MCP Server

A self-maintaining personal knowledge base for AI agents — a plain-Markdown vault, powered by MCP.

📖 English · 繁體中文


A local knowledge base your AI agent can read, write, and maintain on its own. Save a paper or note with one command — second-brain converts it to Markdown, OCRs every figure, embeds it for semantic search, and auto-links it to related notes. Notes you stop reading compress themselves over time, so recall stays cheap as the vault grows.

Everything is plain Markdown — sync via Google Drive / iCloud / git, switch agents anytime, zero lock-in.

Highlights

  • One command saves anything — save_article(url_or_pdf) fetches, converts to Markdown, OCRs figures (Claude Vision), embeds, and auto-links.
  • Figure-level search — search_figures("UMAP melanocyte") returns the exact panel across your whole library.
  • Self-organizing — new notes auto-link to related ones; frequently-read notes extract reusable rules.
  • Memory that forgets like a brain — Ebbinghaus ranking; stale notes auto-compress (60–90% fewer tokens).
  • Read-only housekeeping audit — inspect article metadata, links, exact duplicate candidates, inbox age, and source freshness without changing the vault.
  • Session continuity — get_context() reloads goals + top notes + rules at the start of every session.
  • Pluggable backend — DuckDB (default, offline) or Postgres + pgvector (central, multi-machine). Self-hosted embeddings optional; BM25 fallback when offline.

Quick Start (Claude Code)

pip install mcp-second-brain

playwright install chromium

claude mcp add --scope user second-brain \ --env SECOND_BRAIN_PATH=~/second-brain \ -- python -m mcp_second_brain

The vault directory and templates are created on first run. Then tell your agent init_vault to verify.

⚠️ PyPI currently lags the source tree. For the newest build — plus Claude Desktop, Windows, and multi-machine / central-server setups — see [NEW_MACHINE_SETUP.md](NEW_MACHINE_SETUP.md).

Core Tools

ToolWhat it does
auth_contextRead the authenticated caller's canonical UUID, role, and RBAC state
get_contextSession start — goals + top-ranked notes + auto-rules
save_articleURL / PDF → Markdown + figures + embeddings
search_notes / search_figuresHybrid BM25 + semantic search (note text / figure content)
search_articlesStructured author, ORCID, DOI/PMID/PMCID and year search for papers
audit_article_recordsBounded, read-only article housekeeping and social-source freshness report
new_note / update_note / append_to_noteCreate & edit notes (auto-filed, auto-indexed, auto-linked)
vault_sleepCompress old, low-activity notes
get_agent_instructionsServe the full filing SOP (AGENTS.md) to remote agents

Full tool reference (46 tools) lives in [AGENTS.md](AGENTS.md).

Use search_notes when you need content, health_check when the server or index may be unhealthy, and audit_article_records when you need a housekeeping report. Audit results never merge, archive, or delete notes automatically.

How It Works

Any source (paper · PDF · web · note)

│ save_article · new_note ▼ Markdown vault ──► index (DuckDB, or Postgres + pgvector) 00-inbox/ • BM25 + semantic search 10-projects/ • figure OCR + vision descriptions 20-areas/ • auto-wikilinks between related notes 30-resources/ • Ebbinghaus ranking → weekly auto-compression decisions/ memory/ │ ▼ Your AI agent queries it — search_notes · search_figures · get_context

The vault is the source of truth; the index is rebuildable anytime (sync_index). Filing conventions live in one operating manual — AGENTS.md — served to any agent via get_agent_instructions(), so every agent files things the same way without being re-taught.

Vault Structure

vault/

├── 00-inbox/ Unprocessed captures ├── 10-projects/ Active projects ├── 20-areas/ Ongoing research / coding domains ├── 30-resources/ Papers & articles (save_article writes here) ├── 40-archive/ Auto-compressed originals ├── decisions/ Architecture Decision Records ├── memory/ goals.md · rules.md (injected every session) └── templates/ Note templates

Legacy author metadata

search_articles reads structured frontmatter, so older article notes without authors are not guessed from body text or references. A bounded two-phase CLI can prepare those notes safely: first create and review a manifest, then apply it separately.

python -m mcp_second_brain.author_backfill \

--vault " " --limit 20 --out /tmp/author-backfill.json python -m mcp_second_brain.author_backfill \ --vault " " --apply --manifest /tmp/author-backfill.json

Apply on the central writer host only. Each entry requires an exact DOI/PMID/PMCID or title match and unchanged content/body hashes; successful writes are reindexed.

Documentation

  • [AGENTS.md](AGENTS.md) — filing SOP, naming conventions, full tool reference (single source of truth)
  • [NEW_MACHINE_SETUP.md](NEW_MACHINE_SETUP.md) — source install, self-hosting, multi-machine central server, API keys
  • [CONTEXT.md](CONTEXT.md) — domain model / ubiquitous language

Design Notes

Inspired by biological memory: the Ebbinghaus forgetting curve (access_count / ln(age_days)) for ranking, and sleep-dependent consolidation (weekly LLM compression of low-access notes). Built with MarkItDown · DuckDB · pgvector · FastMCP · Playwright · Claude API.

License

MIT © 2026 Chan Chi Ru. See LICENSE.

PopNx fragen