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

LLM Wiki MCP

von flsteven87Version 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.flsteven87/llm-wiki-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for Karpathy-style LLM wikis: persistent markdown your agent grows over time.

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: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

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": {
    "llm-wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "llm-wiki-mcp",
        "--wiki-root",
        "your-value"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add llm-wiki -- uvx llm-wiki-mcp --wiki-root your-value

Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "llm-wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "llm-wiki-mcp",
        "--wiki-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.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "llm-wiki": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "llm-wiki-mcp",
        "--wiki-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.

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 flsteven87 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 Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 3532 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 7 % der anderen 3532 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 3532 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 LLM Wiki 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 (0.1.1) kam vor 7 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 7 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 4 Tagen
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.

llm-wiki-mcp

Persistent markdown wiki for your AI agent, built on Karpathy's LLM wiki gist. Four MCP tools (wiki_read, wiki_write_page, wiki_log_append, wiki_inventory) plus four Claude Code skills (wiki-init, wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint). stdio transport, local filesystem.

The server handles the boring layer LLMs keep getting wrong: atomic writes, etag conflict checks, append-only log integrity, path containment. The skills give the agent a workflow to follow. The wiki schema lives in your own wiki/CLAUDE.md and grows with your domain. There is no Layer 3 schema validation in the server.

Status: alpha (v0.1.1). Local backend only. MIT licensed.

Quick start

Requires Python 3.11+ and uv.

Pick an absolute path for the wiki folder. The server creates pages/ and log.md under it on first run if they don't exist:

uvx llm-wiki-mcp --wiki-root /absolute/path/to/wiki

Wire it into your MCP client.

Claude Code:

claude mcp add llm-wiki -- uvx llm-wiki-mcp --wiki-root /absolute/path/to/wiki

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS) or Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "llm-wiki": { "command": "uvx", "args": ["llm-wiki-mcp", "--wiki-root", "/absolute/path/to/wiki"] } } }

Restart the client. Four tools should appear: wiki_read, wiki_write_page, wiki_log_append, wiki_inventory.

Claude Code skills

Claude Code users can install the bundled workflow skills as a plugin:

claude plugin marketplace add https://github.com/flsteven87/llm-wiki-mcp

claude plugin install llm-wiki-skills@llm-wiki-mcp

Each skill reads wiki/CLAUDE.md for the active schema on every run, so you can evolve the schema without re-installing anything. Ask the agent things like:

SkillWhat to askNeeds MCP server?
wiki-init"Create an LLM wiki for AI safety research at ~/wikis/ai-safety."No
wiki-ingest"Ingest https://arxiv.org/abs/2310.12345 into the wiki."Yes
wiki-query"What does the wiki say about steering vectors?"Yes
wiki-lint"Run a wiki health check."Yes

wiki-init is a one-shot scaffolder; the other three are Karpathy's three operations.

Other MCP clients (Claude Desktop, Cursor) get the four tools but not the skills. The agent has to derive the workflow from tool descriptions alone, which works for one-off reads and writes but tends to skip the bookkeeping (log entries, backlink audits) the skills make explicit.

The four tools

ToolAnnotationsPurpose
wiki_readread-only, idempotentRead one page. Returns body, parsed frontmatter, outgoing links, etag.
wiki_write_pagedestructive, idempotentAtomic create or update with etag CAS. Pass etag=null to create, the read etag to update.
wiki_log_appendnot idempotentAppend one entry to log.md in Karpathy's `## [YYYY-MM-DD] op \Title` format.
wiki_inventoryread-only, idempotentSnapshot the whole graph: pages, frontmatter, link edges, log entries, plus an optional plain-text mention scan for backlink audits.

index.md and raw/ are intentionally not exposed as tools. The index is LLM-curated content edited via the host's Read/Write. The raw layer is immutable from the server's perspective.

Wiki layout

wiki-init scaffolds a project that looks like this:

your-project/

├── raw/ Immutable source files (papers, articles, transcripts) │ └── ... └── wiki/ ← --wiki-root points here ├── pages/ Markdown pages, one per topic ├── log.md Append-only session log ├── index.md LLM-curated browse page └── CLAUDE.md Schema doc the LLM reads on every operation

--wiki-root points at the curated wiki/ folder, not the parent project folder containing raw/. Easy to get wrong on first install; the troubleshooting section below covers the error you'll see.

Design boundary

The server enforces mechanics, not content shape:

  • Atomic writes. tmp-file + fsync + rename for pages. O_APPEND single-write for log entries.
  • Optimistic concurrency. Every page has an etag (sha256(body) || mtime_ns). Updates supply the etag they read; a mismatch raises WikiConflictError, and the agent re-reads, merges, and retries.
  • Path containment. Slugs are regex-validated. Resolved paths are checked against the realpath of the root, blocking the CVE-2025-53109 symlink-escape class.
  • Format-locked log line. ## [YYYY-MM-DD] operation | Title. Operation names are free strings; only characters that would break the line shape are rejected.

The server does not validate frontmatter shape, page categories, or link targets. That layer lives in your wiki/CLAUDE.md schema doc and grows with the LLM. Karpathy's gist is deliberately silent on content shape; baking a schema into the server would defeat the point.

Python API

If you want to wrap the MCP server with your own storage backend (SQLite, Notion, GDrive, a test fake), implement the WikiStorage Protocol and pass an instance to build_server:

from llm_wiki_mcp import WikiStorage, PageRead, LogEntry

from llm_wiki_mcp.server import build_server

class MyStorage: # satisfies the WikiStorage Protocol async def read_page(self, slug: str) -> PageRead: ... async def write_page(self, slug, body, expected_etag=None) -> str: ... async def list_pages(self) -> list[str]: ... async def append_log(self, entry: LogEntry) -> None: ... async def read_log(self) -> str: ... async def write_raw_file(self, name, data) -> None: ... # usually raises

server = build_server(storage=MyStorage()) server.run()

build_server is the composition root. The CLI main() is a thin caller that constructs LocalFilesystemStorage from --wiki-root and hands it in.

The bundled Claude Code skills ship as package data under llm_wiki_mcp/skills/ and load via importlib.resources if you want to wire them into a non-Claude-Code agent. Typed domain errors (WikiConflictError, WikiNotFoundError, WikiPermissionError, WikiPathError, WikiSchemaViolationError) are importable from the package root for catching at your own boundary.

Troubleshooting

`llm-wiki-mcp: command not found` after uv tool install. uv puts the binary in ~/.local/bin (or %USERPROFILE%\.local\bin on Windows). Add it to PATH, or use uvx llm-wiki-mcp ... to invoke without a persistent shim.

**wiki_* tools don't appear after editing the client config.** Restart the MCP client. Claude Desktop, Claude Code, and Cursor only re-read mcpServers at startup.

`WikiPathError: path escapes wiki root`. You pointed --wiki-root at the project folder containing raw/ instead of the curated wiki/ folder inside it. /Users/me/wikis/ai-safety/wiki is correct; /Users/me/wikis/ai-safety is not.

Skills not loading in Claude Code. Run claude plugin list. If llm-wiki-skills is missing, rerun the marketplace commands in the Claude Code skills section.

Development

git clone https://github.com/flsteven87/llm-wiki-mcp

cd llm-wiki-mcp uv sync --extra dev uv run pytest uv run ruff check . uv run pyright src/llm_wiki_mcp

License

MIT. See LICENSE.

PopNx fragen