Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren
M1K3
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Private memory, documents, voice and a local LLM for your agents, served by a Mac app on-device.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
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: –
- Transport:
- 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.
Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.
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 über die Domain m1k3.app bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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 7229 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 53 % der anderen 7229 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7229 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 M1K3 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 (1.0.0) kam vor 34 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
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
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 vor 44 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.
M1K3 for macOS — build from source
The flagship surface: a Mac-native SwiftUI app — on-device MLX inference, live voice (Kokoro TTS + WhisperKit STT), a personal knowledge graph with RAG, an embedded agent, a 3D companion, and a local MCP server other agents can call.
Private by design. M1K3 runs on your Mac. Models download once from Hugging Face; after that the only network use is web search, which is on by default so answers can be current, with one switch in Settings to turn it off. (An opt-in Apple Private Cloud Compute rung arrives in a later release; the 1.0 build has no cloud path.)
Requirements
- macOS 26 (Tahoe) on Apple Silicon — hard requirement: the app uses Liquid Glass, on-device Foundation Models, and Metal via MLX.
- Xcode 26.x (Swift 6.2 toolchain).
- XcodeGen and (optional, nicer logs) xcbeautify:
brew install xcodegen xcbeautify - Disk: nothing to download for the default brain (Mini runs on Apple's on-device models). Allow ~2–7 GB extra only if you opt into the bigger Lil/Big brains.
Build & run
git clone https://github.com/Round-Tower/M1K3.gitcd m1k3/macos
project.yml is the source of truth — M1K3.xcodeproj is generated, not tracked
xcodegen generate
open M1K3.xcodeproj # then ⌘R (set your own dev team for local signing)
Or from the command line:
xcodebuild -scheme M1K3 -destination 'platform=macOS' build | xcbeautifyThe same package graph also drives the iOS + visionOS shell (M1K3iOSApp/):
xcodebuild -scheme M1K3iOS -destination 'generic/platform=iOS Simulator' build | xcbeautify xcodebuild -scheme M1K3visionOS -destination 'generic/platform=visionOS Simulator' build | xcbeautify
First launch is one screen: say hello (a name is optional) and you're talking — M1K3 starts on Mini, Apple's built-in on-device model, so there's nothing to download. Sharper local brains (Lil / Big) are one click away in Settings, or via the in-chat offer after your first answer; weights download only when you ask.
Signing note: run with your personal development team. Building with
CODE_SIGNING_ALLOWED=NOcompiles fine (CI does it) but the app then runs
without its sandbox container and will read/write the wrong data locations.
Tests
The business logic lives in SwiftPM packages and tests without Xcode:
swift test --parallel --disable-xctest # the full fast suite (CI runs it without the flag)tools/dev/tdd.sh M1K3KnowledgeTests # one test target, rebuilt and run alone
Tests use swift-testing (import Testing, @Test), not XCTest.
Heavy MLX/Metal integration tests are env-gated off by default — M1K3_MLX_INTEGRATION=1 swift test opts in (downloads a real model and generates; Apple Silicon only).
Where things are
M1K3App/ | macOS app shell: SwiftUI views, AppEnvironment, settings |
M1K3iOSApp/ | iOS + visionOS SwiftUI shell (M1K3iOS/M1K3visionOS schemes) on the shared Sources/ graph |
Sources/ | SwiftPM modules: agent, inference, knowledge/RAG, voice, MCP |
Tests/ | swift-testing suites per module |
project.yml | XcodeGen spec (the .xcodeproj is a build artifact) |
ROADMAP.md | What's next — kept current |
PLAN.md | Historical build log / decision record (append-only, signed) |
docs/ | ADRs, model choices, MCP setup, release pipeline |
MCP server
The running app serves MCP over HTTP at http://127.0.0.1:4242/mcp — knowledge search, documents, voice, and ask_m1k3 (ask the resident AI). See docs/MCP_SETUP.md to wire it into Claude Code or any MCP client.
Contributing
See CONTRIBUTING.md at the repo root. Found a bug? In the app: Settings → Report an issue… generates a redacted diagnostic you can attach to a GitHub issue.