knowledge

Name: knowledge
Author: To0wnn

von To0wnnVersion 0.37.3i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.To0wnn/knowledge

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Self-hosted shared memory and docs for Claude Code, Codex and Antigravity agents, with a graph UI

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: Läuft auf deinem Computer
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Das musst du eintragen: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

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: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD, KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

DockerDocker installiert

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add knowledge --env KNOWLEDGE_UI_PASSWORD=your-value --env KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS=your-value -- docker run -i --rm -e KNOWLEDGE_UI_PASSWORD -e KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.3

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": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "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": {
    "knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.3"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "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

KNOWLEDGE_UI_PASSWORD geheim erforderlich env
Password for the web UI (admin page, device tokens)
KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS env
host:port values clients may use

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 To0wnn 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 7243 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 99 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7243 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 knowledge 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: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

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 (0.37.3) kam heute in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker 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.

knowledge

Your coding agents share one memory and hand work to each other across your own PCs — and you steer them from your phone. Self-hosted, plain Markdown.

Works with Claude Code, Codex and Antigravity (agy, Gemini) on Linux, macOS and Windows. Made for solo developers and homelabbers with two or more PCs and two or more agents who want their notes to stay on their own server.

One memory, every agent. Tell Claude Code something on your laptop; Codex on your desktop knows it. Notes are plain Markdown files on your disk, found by meaning (98.8% R@5 on LongMemEval-S, embeddings run locally).
Agents hand work to each other. One line in a note hands a task to another agent; it runs once, on one of your PCs, in its own git branch, and the result comes back to whoever asked.
You steer from your phone. An inbox of what needs you, chats with the agents on your PCs, and Allow/Deny for each risky step, in a web app you install on your phone.

Made-up demo notes from demo/ .

You can use it in two layers. Memory is the server plus one agent: five minutes, nothing else on your PCs. Cockpit adds the companion on each PC, so tasks run as workers and you can chat and approve from your phone.

Quickstart: Memory

You need Docker and about 2 GB RAM on the server, and git plus Python 3.9 or newer on each PC.

1. Run the server.

git clone https://github.com/To0wnn/knowledge && cd knowledge

mkdir data && echo "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD= " > .env docker compose up -d

2. Get the first token. The first start makes one admin token and prints it once, with the next steps:

docker compose logs knowledge

Tokens for more devices: open http://localhost:8766/ui, sign in with the password and use the admin page (Admin); it shows the install line with your server address filled in.

3. Connect an agent on the same PC:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/To0wnn/knowledge/main/install.sh | sh   # Linux, macOS

irm https://raw.githubusercontent.com/To0wnn/knowledge/main/install.ps1 | iex        # Windows

It finds Claude Code, Codex and agy, asks y/n for each, and asks for the server address (http://localhost:8766) and the token. Run the same line again later to update. Only the plugin, without the companion (a work laptop, an SSH server): add -s -- --plugin-only after sh (docs/clients.md).

4. Try it. Tell Claude Code: *"save to knowledge: we deploy with ./deploy.sh"* (the installer turns Claude's own local auto-memory off, so it writes a memo on the server). Then start Codex (or agy), on this pc or another, and ask *"how do we deploy?"*. It answers from the shared memory.

More than one PC? Put the server behind HTTPS (a reverse proxy) and add its host:port to KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS in .env; then run the install line on every PC with a token per device. Over plain HTTP the password and tokens cross the network readable. All settings: docs/server.md.

Add the Cockpit

The install line also sets up the companion, a small local service on each PC (127.0.0.1:47321, starts at logon). With it:

Workers. A task handed to an agent runs as a fresh headless session in its own git worktree and branch, at most one per agent by default, paused at 90% of the agent's usage limit. Workers are off until you tick "Workers allowed" on the companion's page. Follow a worker to watch it live in the chat view, steer it between steps, or take it over as a chat. docs/tasks.md
Chats from your phone. Open the web UI on your phone and install it as an app; start a chat with Claude Code, Codex or agy in a project folder on one of your PCs. The answer streams in as in a terminal. Attach files or screenshots, or speak your message (any OpenAI-compatible speech-to-text server, one is bundled). docs/chats.md, docs/voice.md
Approvals. Without YOLO, an agent in a chat may edit files in its folder and asks you for anything else: Allow once, Allow for this chat or Deny, on the phone or in the Inbox. docs/chats.md
Inbox and Machines. One board of what needs you, what runs and what is done; per PC its agents, workers, usage and a fixed set of remote actions (no remote shell). docs/companion.md

To use it from your phone, the server must be reachable from the phone over HTTPS. Link a project folder once by asking your agent to run the skill knowledge-init.

Compared with

Each of these is good at its own part; knowledge is the one that combines shared memory, hand-overs and a phone cockpit across several agents and PCs.

Tool	What it does well	Where knowledge differs
claude-mem	Automatic session memory for Claude Code, local	One server for Claude Code, Codex and agy on all your PCs; plain Markdown you edit
basic-memory	Local Markdown knowledge base over MCP	Adds shared multi-PC serving, house-rule lint, duplicate checks and agent hand-overs
Happy, Omnara, Claude Code Remote Control	Steer a running agent session from your phone	Also memory and tasks between agents; self-hosted, no third-party relay
Conductor, Superset	Run parallel agents in worktrees on one Mac or desktop	Workers on any of your PCs (Linux, macOS, Windows), started from a shared task list
Vibe Kanban	Kanban board that runs coding agents in worktrees	Tasks are lines in your notes, agents hand them to each other, steered from the phone

Honest limits

A server to run: Docker, about 2 GB RAM, an image of about 1.5 GB (the embedding model ships in it).
HTTPS for more than one PC or the phone: you put a reverse proxy in front.
Agents: Claude Code, Codex and Antigravity (agy) only.
Notifications: a Matrix room or an ntfy topic (set a few values in .env) and desktop notifications in an open browser tab; no phone push without one of those (docs/server.md).
One admin: password sign-in is for one person; several people need a reverse proxy with forward auth.
One maintainer, built for their own use first. Issues and pull requests welcome.

Known gaps: docs/ROADMAP.md.

How it works

Server (server/): Python in one Docker container, MCP over streamable HTTP plus the web UI. All notes sit in memory; search and embeddings (EmbeddingGemma, ONNX) run locally, nothing leaves the machine.
Notes: plain Markdown in data/, with a MEMORY.md index per project, a few house rules and a lint that keeps agent memory findable and free of duplicates.
Plugin (plugin/): one folder that installs in Claude Code, Codex and agy: the MCP server, session-start context, hand-over checks each turn, and development skills. Tokens live in the OS keyring.
Tasks: a hand-over is a line in a note (- open until [ , ] from , start ...: ); the server decides when it may start and gives it to one machine only.
Companion (clients/, plugin/companion): pulls tasks, actions and chat messages from the server; the server never connects to your PCs.

Documentation

Page	Contents
server.md	Running the server, `.env` settings, proxy sign-in, notifications
clients.md	The installer, updates, linking folders, Windows, skills, usage limits, secret guard
memory.md	MCP tools, session start, projects, lint, duplicates, secrets, search quality
tasks.md	Task lines, leases and nonces, results, workers, usage limit, mission map
companion.md	The companion, machines, own devices, remote control, YOLO safety
chats.md	Agents (what needs you, what runs, chats) and approvals
voice.md	Speaking chat messages: set up speech to text
web-ui.md	Views, routes, graph, installing as an app (PWA, cookies)
security.md	The security model in one page
development.md	Tests, CI, plugin versions, screenshots
ROADMAP.md	Known gaps

License

MIT, see LICENSE.

The server image includes the EmbeddingGemma model weights. Gemma is provided under and subject to the Gemma Terms of Use found at ai.google.dev/gemma/terms; its use is also subject to the Gemma Prohibited Use Policy. The weights are not modified.

knowledge

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

knowledge

Quickstart: Memory

Add the Cockpit

Compared with

Honest limits

How it works

Documentation

License