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

knock

von HasanGilaniVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.HasanGilani/knock

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Code map and memory for AI coding agents: key functions, line ranges, callers, why code changed.

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": {
    "knock": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "knock": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "knock": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto HasanGilani 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 7247 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 91 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 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 knock 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 (0.2.0) kam vor 3 Tagen 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.

🚪 knock

Stop Claude Code from burning your usage limit on big repos.

On a large codebase, Claude Code spends much of each session searching and reading files, often through a sub-agent, before it answers you. knock gives it a map of the code up front: the functions that matter, their exact line ranges, and who calls what. It runs on your machine and needs no API key.

Same question, 8 runs each, on a 4,776-file repo: median cost $0.42 → $0.25 (−40%). Without knock, Claude spawned a sub-agent in 5 of 8 runs. With knock, in none.

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

Full code map for Python and JavaScript/TypeScript; functions and classes for Go, Rust, Java and more.

Two real Claude Code sessions on Saleor , abridged: each side's median-cost run out of three. Results vary between runs and repositories; on a small, well-known repo the difference was within noise. Full numbers: docs/benchmark.md · how it was measured: the write-up .


🤔 The problem, in one table

Every new chat with a coding agent starts with amnesia. To answer *"where is X?"* or *"how do we deploy?"* it greps, opens big files, reads them... and next session it does it all over again.

😩 Without knock😎 With knock
First movegrep around, open whole files, or spawn a sub-agent to exploreone map call: the relevant code as a skeleton with exact line ranges
Text the agent reads~27,000–118,000 characters per question~4,300 characters per question
Finds "why did we do it this way?"only if it opens the right docdecisions and their rationale come back with the answer
Remembers yesterday's bug hunt❌✅ agents save findings with remember
Knows when its notes are outdated—✅ every answer says fresh or stale

Median characters per task on the held-out benchmark (targeted-grep and grep-and-read baselines vs knock). Fewer characters ≠ an identical cut in your bill; see the FAQ .

⚡ Getting started

You set knock up once, then you just keep using your AI agent as usual. The agent talks to knock in the background; you never have to run knock commands day to day.

1️⃣ Connect it to Claude Code (once per project)

From inside the project you work on:

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

This uses uv, which downloads and runs knock for you. No uv? Run pipx install knock-mcp (or pip install knock-mcp), then claude mcp add knock -- knock serve --repo . --toolset map.

--toolset map gives the agent three tools (map, open, remember) and is the setup measured in the results below. Leave it out to get the original eight tools.

That's the whole setup. The next time you open Claude Code in that project, knock reads the project and builds its notes automatically. This takes a few seconds for a small project and a minute or two for about 5,000 files; after that it only re-reads files that changed.

[!TIP]

Add this line to your project's CLAUDE.md so the agent uses knock when it pays off:

*"Before exploring the repo (how/why questions, unclear bugs, changes across modules, code you can't find with one search), call knock's map tool with your task. For small edits you can locate with one grep, skip it. Save non-obvious findings with remember."*

In our recordings, knock saved money on investigations in a large codebase but added a small cost to quick edits, so this line matters.

2️⃣ Work normally

Ask your agent what you'd always ask. Here's what changes behind the scenes:

You typeWhat the agent does
*"Add rate limiting to the login endpoint"*asks knock first and gets the login handler's file:line, your middleware conventions and the test setup, then opens only those lines
*"Why do we use Postgres instead of Mongo?"*gets the decision and its reasoning from your docs or ADRs, with a link to the source
*"Tests fail with a Redis error, any idea?"*finds the finding a previous session saved: *"login tests need Redis running"*
*(after it figures something out)*saves it with remember, so tomorrow's session already knows

Nothing to maintain: when code changes, knock updates its notes, and flags anything that may be outdated.

🖥️ Optional: use knock yourself from the terminal

You never *need* these, but they're handy.

CommandWhen you'd use it
knock map "where are expired checkouts cleaned up?"see the same code map your agent gets
knock open SomeClass.methodexact code for a symbol, with its callers and callees
knock context "how do we deploy?"ask a question yourself, e.g. when onboarding onto an unfamiliar repo
knock search "rate limit"look up what knock knows about a topic
knock statuscheck how fresh the notes are and how much knock knows
knock index .update the notes right now; your agent normally does this for you
knock index . --fullrebuild everything from scratch after a huge refactor
knock forget . --yesdelete everything knock stored about this project

Want knock to ignore some files? List them in a .knockignore file (same format as .gitignore).

👥 Setting it up for a whole team

Commit a .mcp.json file to your repo, and every teammate's Claude Code picks up knock automatically (each person needs knock installed):

{

"mcpServers": { "knock": { "command": "knock", "args": ["serve", "--repo", ".", "--toolset", "map"] } } }

Each person's notes live on their own machine. Sharing findings across a team isn't supported yet (see Status below).

🧠 How it works

flowchart LR

A["📁 Your repo code · docs · configs · git log"] -->|"knock index (only changed files)"| B["🗂️ Notes each one points to file + lines + hash"] B --> C[("💾 SQLite on your machine")] C -->|"map"| D["🤖 Your agent"] D -->|"open / Read (verify the real lines)"| A D -->|"remember (save what it learned)"| C

  1. Index: knock reads your repo *without running anything in it*. It writes short notes: what each module defines, what the docs say about setup and deployment, which tools and dependencies you use, why decisions were made, and which recent commits fixed bugs.
  2. Ask: your agent asks a question and gets a small, ranked answer with file:line pointers, instead of reading whole files.
  3. Verify: before editing, the agent reads just the lines it needs. The original files are always the source of truth.
  4. Remember: the agent saves what it learned. If those files change later, knock marks the note stale so nobody trusts outdated info.

🧰 What your agent gets

With --toolset map (recommended):

ToolWhat it does
map🗺️Use when you'd otherwise explore. The code relevant to a task as a skeleton: signatures, exact line ranges, what each function uses and catches, who calls it; plus the history behind it and the docs that matter. For change requests, a lighter version with the exact range to read and existing code to copy.
open📄Exact, line-numbered code for a function or class with its callers and callees, a line range, or a file's skeleton
remember✍️Save a finding for future sessions; it's flagged automatically when the cited files change

The original 8-tool set (default without --toolset map )

ToolWhat it does
get_context🔎Start here when you'd otherwise explore. A ranked package for a task: notes, functions with file:line, files worth opening, related commits, and honest "nothing known about X" gaps
search_knowledge📚Search notes, filtered by category (architecture, decision, workflow, …) or folder
get_knowledge🧾One note with full provenance: where it came from, when, and whether it is still current
get_source📄Read real lines from a file, with secrets redacted. Only files knock indexed
record_knowledge✍️Save a finding; duplicates are merged, contradictions flagged
update_knowledge_status✅Mark a note verified, or wrong
get_repository_status🩺How fresh the index is, plus counts and stats
refresh_repository🔄Re-index changed files (takes milliseconds, no AI calls)

👀 See a real example session (8-tool set, Flask)

On Flask, an agent is told: *"sessions signed with an old key in SECRET_KEY_FALLBACKS are rejected after rotating SECRET_KEY"*.

  1. `get_context` returns ~7.7 KB containing:
  • src/flask/sessions.py:317: SecureCookieSessionInterface.get_signing_serializer
  • tests/test_basic.py:374: test_session_secret_key_fallbacks
  • related commits fb54159861 secret key rotation: fix key list ordering and e13373f838 enable secret key rotation
  • the docs sections on sessions and secret keys
  1. `get_source("src/flask/sessions.py", symbol="get_signing_serializer")` returns the ~80 relevant lines, not the whole file.
  2. `record_knowledge` saves the finding:
   {"category": "debugging",

"content": "get_signing_serializer builds the key list as SECRET_KEY_FALLBACKS followed by SECRET_KEY; ordering was fixed in fb54159.", "sources": [{"path": "src/flask/sessions.py", "start_line": 317, "end_line": 335}]}

   The next session gets it instantly. If `sessions.py` changes, the note is flagged **stale**.

📊 Does it actually help?

Measured with a reproducible benchmark: 12 engineering tasks per repo, covering architecture, finding a feature, deployment, bug investigation, design rationale and following conventions.

Held-out repo (full-stack-fastapi-template; knock was never tuned on it):

ApproachFound the needed factsCharacters readTool calls
🐢 grep + read 3 files9 / 121,215,57072
🐇 targeted grep + read snippets7 / 12328,20660
🚪 knock10 / 1288,96217

More numbers, and the fine print

  • Flask (used during development, so optimistic): knock 12/12 with 92K chars, baselines 7/12 with 2.1M and 247K chars.
  • Speed: a ~200-file repo indexes in 0.3–0.6 s; re-indexing with no changes takes ~30 ms.
  • What this measures: whether the facts

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen