Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
LLM-maintained personal wiki: cross-references sources, flags contradictions. Local markdown.
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.
MINDBASE_DATA_DIRDu 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": {
"mindbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add mindbase --env MINDBASE_DATA_DIR=your-value -- npx -y mindbase-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"mindbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "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.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"mindbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "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.
MINDBASE_DATA_DIR envDiese 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 frankchu91 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 (0.1.3) kam vor 3 Monaten 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.
An open-source implementation of Andrej Karpathy's LLM Wiki idea: an AI that builds and maintains a wiki from your sources. Not RAG-in-a-vector-DB. A real markdown wiki on your disk, that an LLM gardens for you between conversations.
npx mindbase-app
One command: starts the local server, opens the web app, and walks you through picking a free local model that fits your RAM. No API key, nothing leaves your machine. (Node 20+)
MindBase implements Andrej Karpathy's LLM-Wiki pattern: you feed it sources (papers, articles, thoughts); the LLM reads, cross-references, flags contradictions, and writes structured wiki pages. Later, when you ask a question, the wiki already has the synthesized answer — no vector-search re-derivation at query time.
Status: Early access, actively developed. What's new: CHANGELOG · Releases
You read a lot. Papers, articles, tweets, docs. You want to remember them, connect them, form opinions from them. Today you have two bad options:
MindBase is the third option: the LLM actively maintains a persistent, structured wiki as you feed it sources. Knowledge compounds. Your context.md gets sharper every time you contribute. The AI *remembers you across sessions* because your beliefs are written down in markdown files — not stored in a chat history that gets summarized away.
Think of it as a personal Wikipedia that an AI intern writes for you, kept up to date, cross-referenced, and honest about what it doesn't know.
Three physical layers on disk (Karpathy's model):
| Layer | Who owns it | What lives there |
|---|---|---|
sources/ | You — append-only, the AI never rewrites it | Quick captures, full notes, PDFs, URLs |
context.md + sources/research/ | The AI — every change human-approved | The maintained wiki: synthesis, concept pages, [[wikilinks]] |
state/ · logs/ · artifacts/ | Derived — always rebuildable | Search index, snapshots, lint findings, op history |
Three operations run the loop: ingest (AI reads a source, discusses takeaways, you approve the wiki updates), build (regenerate context.md from everything unbuilt), lint (the AI audits its own wiki for contradictions, stale claims, and orphans).
Browser (fastest): npx mindbase-app — shown above. Everything runs locally at localhost:4321.
Claude Code (flagship): the full Karpathy 8-step ingest with sub-agents, slash commands, and per-agent tool boundaries:
/plugin marketplace add frankchu91/mindbase-llm-wiki
/plugin install mb@mindbase
Restart when prompted, then type / — you should see /mb:contribute, /mb:build, /mb:ask, /mb:lint and 8 more. You get 5 sub-agents with strict tool allowlists (the builder has no file-write tool at all — only an atomic-write MCP call), plus a SessionStart hook that auto-injects your project context.
Cursor
Add to ~/.cursor/mcp.json:
{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }
Restart Cursor — the tool picker should list mindbase_contribute and 48 others. Recommended: add a conventions block to ~/.cursor/rules.md so the LLM reliably routes "add to mindbase X" to the tools — copy it from the guide.
Windsurf
Cascade settings → MCP → add:
{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }
Same rules-file approach as Cursor works for Cascade.
Cline (VSCode)
Cline settings → MCP Servers:
{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }
Cline auto-detects; every tool call gets a confirmation dialog by default.
Continue.dev
~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers:
{ "experimental": { "modelContextProtocolServers": [ { "transport": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } ] } }
MCP tools appear under @ in chat.
Any other MCP client (Zed, Aider, Goose, Claude Agent SDK…)
Point it at npx -y mindbase-mcp as a stdio server. See your client's MCP docs for the config location.
Next: create your first project and learn the four daily workflows in the [Guide →](docs/guide.md)
Since 0.3 the browser app stands on its own — write notes in a full WYSIWYG editor (Cmd+N), quick-capture from anywhere (Cmd+I), and run the AI operations with approval cards: /contribute, /build, /lint, /research. Live demos on the [website](https://frankchu91.github.io/mindbase-llm-wiki/).
Free local models: the setup wizard detects your hardware and installs what fits — llama3.2:3b (8GB), qwen3:14b (24GB+), or Meta's Muse Glimmer 30B (32GB+ Apple Silicon, Ollama ≥ 0.32.7). Measured guidance: qwen3:14b for interactive work (~30s), Glimmer for background lint/build — slower, but its findings quote the exact conflicting sentences. The model switcher on the chat composer flips between them in two clicks.
Feature matrix by editor
| Feature | Claude Code | Cursor / Windsurf / Cline / Continue | Web UI |
|---|---|---|---|
Slash commands (/mb:*) | ✅ | ❌ (use natural language) | ✅ (/contribute, /build, /lint, /research) |
| MCP tools directly | ✅ | ✅ | ❌ |
| Karpathy 8-step ingest with approval | ✅ (sub-agents) | ⚠️ Manual via prompt | ✅ (approval cards) |
| Contribute / ingest PDF & URL | ✅ | ✅ | ✅ (upload + ✨ Process) |
| Ask wiki with cited answers | ✅ | ✅ | ✅ |
| Build / health check | ✅ | ✅ | ✅ |
| Wiki tree browsing + rich editor | ❌ | ❌ | ✅ |
-p project-id routing | ✅ | ⚠️ natural language | ✅ (switcher) |
Everything is plain markdown under ~/mindbase-data/ (override: MINDBASE_DATA_DIR):
~/mindbase-data/projects/my-research/
├── README.md # Ops manual — you edit, LLM reads ├── context.md # Synthesized truth — LLM writes, you approve ├── index.yaml # Auto-generated catalog ├── sources/ │ ├── contributors/ / # Your dated entries + notes (append-only) │ ├── research/ # LLM-authored wiki pages │ └── raw/ # PDFs, HTML captures ├── logs/ # Chronological operation log ├── artifacts/ # Briefs, exports, lint findings └── state/builder/snapshots/ # context.md snapshots for rollback
No proprietary database — what you see on disk is what MindBase knows. git init it, back it up with anything, delete a project with rm -rf.
Claude Code / Cursor / any MCP editor Web UI (npx mindbase-app)
│ MCP · sub-agents with │ /commands · │ per-agent tool allowlists │ approval cards └─────────────┬─────────────────────────┬──────┘ ▼ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ One ops engine: gather context → single │ │ constrained JSON completion → human │ │ approval → whitelisted executors → log │ └─────────────────────┬────────────────────────┘ ▼ ~/mindbase-data/ · plain markdown (LLM: Ollama local models or any cloud key)
Monorepo: packages/core (TS strict library) · apps/mcp (49-tool MCP server) · apps/server + apps/web (Express + React UI) · apps/app (npx launcher) · apps/plugin (Claude Code bundle).
Next: browser extension for one-click page capture · audio input via Whisper · unified meta-tool for Cursor/Windsurf slash-like UX. Later: team projects with human-in-the-loop review · audio digests · desktop app · mobile capture.
Beta through 2026-Q4. If you tried MindBase and gave up — please tell me why: issues or haobing0304@gmail.com. The blockers you hit are gold.
MIT — do what you want, no warranty. If you build something interesting on top, I'd love to hear about it.
Built with the belief that AI's most valuable gift is not "generation on demand" but "gardening of a persistent artifact you own."