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

Knolo

von HiveForensics-AIVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.HiveForensics-AI/knolo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Verified, local-first retrieval over pinned Knolo Knowledge Images.

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
  • Das musst du eintragen: KNOLO_MCP_CONFIG

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).
  • Das trägst du selbst ein: KNOLO_MCP_CONFIG

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "knolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add knolo --env KNOLO_MCP_CONFIG=your-value -- npx -y @knolo/mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "knolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "knolo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "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.

Werte, die du selbst einträgst

  • KNOLO_MCP_CONFIG erforderlich env
    Absolute path to knolo-mcp config JSON

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 HiveForensics-AI 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 7254 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 60 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7254 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 Knolo 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?

Das musst du eintragen: KNOLO_MCP_CONFIG

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 24 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 Node.js 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.

@knolo/mcp

@knolo/mcp is a read-only MCP server for pinned Knolo V5 Knowledge Images. It exposes the same four tools as @knolo/openclaw: knolo_search, knolo_get, knolo_verify, and knolo_status. Pins, policy checks, and query receipts come from @knolo/tools. When at least one mount includes a kar block, the server also exposes knolo_kar_evaluate, knolo_kar_verify, and knolo_cortex_verify.

The server speaks stdio only. It does not download images, open a runtime network connection, write or compile knowledge, or expose MCP resources or prompts. Install and pin each image before starting it. A hash, state-root, or policy-root mismatch exits non-zero before the MCP connection starts.

Caller identity is agentId in the config file, default mcp. That id must be listed in the mount's agents array. Tool arguments cannot set it. The MCP client's clientInfo.name is stored on the receipt as sessionId and is not used for authorization. One principal per mount is what policy evaluation sees.

Every search writes an openclaw-knolo-query-v1 receipt before it returns hits. An unwritable auditDir returns AUDIT_UNAVAILABLE and no hits. Before each tool call, a server started from a config file stats that config, every mounted image, and any pinned KAR graph. An unchanged size and modification time keeps the loaded image. A changed file is checked against the pin in that config. A match replaces the loaded image. A mount removed from the config is no longer served, even when its image file is still on disk. A mismatch returns IMAGE_INVALID and does not serve the previous image. A config file that cannot be read fails that call. agentId and maxHits stay at the values from process start. KAR graphs are authorized with that same startup agentId.

@knolo/mcp@0.2.0 is published on npm. A mount without a kar block exposes the four tools above. A mount with a kar block also exposes knolo_kar_evaluate, knolo_kar_verify, and knolo_cortex_verify. The registry name in server.json is io.github.HiveForensics-AI/knolo. Published @knolo/mcp@0.1.0 remains the four-tool server.

The Google ADK examples start this server over stdio and run one search. Python and TypeScript both use MCP.

Config

Paths are absolute. sha256 is 64 lowercase hex characters. stateRoot is sha256- plus 64 lowercase hex characters.

{

"agentId": "mcp", "auditDir": "/var/lib/knolo/receipts", "mounts": [ { "id": "handbook", "path": "/opt/knolo/handbook.knolo", "sha256": "<64 hex>", "stateRoot": "sha256-<64 hex>", "policyPath": "/opt/knolo/handbook.policy.json", "agents": ["mcp"], "principal": " ", "kar": { "graphPath": "/opt/knolo/handbook.kar.json", "graphSha256": "<64 hex>" } } ] }

kar is optional. graphSha256 is the raw file SHA-256, 64 lowercase hex characters, without a sha256- prefix. The server hashes that file and binds it to the mount before it accepts a connection. A hash or binding mismatch exits before MCP starts. A call for a mount that has no kar block fails closed when the three tools are enabled by another mount.

knolo_kar_evaluate takes mountId, proposition, and an inline plan object of at most 65536 UTF-8 bytes. SATISFIED means evidence requirements were met. It does not mean a claim is proven. UNSATISFIED_EVIDENCE_REQUIREMENTS is a completed evaluation. The plan is parsed by the KAR plan parser. Domain Pack template names are not accepted.

knolo_kar_verify takes the same mount, proposition, and plan, plus exactly one of result or dossier. knolo_cortex_verify takes mountId, an answer trace, and an optional question. It uses the pinned graph when the trace references KAR. These tools do not call a model and do not run askCortex.

Query receipts stay openclaw-knolo-query-v1. KAR and Cortex tools write knolo-mcp-evidence-receipt-v1 in auditDir before they return a result. An unwritable audit directory returns AUDIT_UNAVAILABLE and no result.

Start it with knolo-mcp --config /absolute/knolo-mcp.json or KNOLO_MCP_CONFIG. Logs go to stderr. Stdout is JSON-RPC only.

Clients

Claude Desktop, Claude Code, and Cursor:

{

"mcpServers": { "knolo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@knolo/mcp", "--config", "/absolute/knolo-mcp.json"] } } }

Claude Code CLI:

claude mcp add knolo -- npx -y @knolo/mcp --config /absolute/knolo-mcp.json

VS Code (.vscode/mcp.json):

{

"servers": { "knolo": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "@knolo/mcp", "--config", "${workspaceFolder}/knolo-mcp.json" ] } } }

The package requires Node 20 or newer, @knolo/core ^6.2.0, and @knolo/tools ^0.2.0. Coverage, composition, and authoring stay outside this server. Verification checks integrity. It does not decide that a claim or an answer is true.

PopNx fragen