Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Read-only access to your Molio local knowledge base: search, read, browse, and AI Q&A.
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.
MOLIO_PORTDu 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": {
"molio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@molio/cli",
"mcp"
],
"env": {
"MOLIO_PORT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add molio --env MOLIO_PORT=your-value -- npx -y @molio/cli mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"molio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@molio/cli",
"mcp"
],
"env": {
"MOLIO_PORT": "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": {
"molio": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@molio/cli",
"mcp"
],
"env": {
"MOLIO_PORT": "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.
MOLIO_PORT 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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto zhuzhaoyun 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 (0.1.2) kam vor 13 Tagen 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.
Give AI your personal knowledge base. Local-first, and every byte stays yours.
English · 中文 · 🌐 Official Website
What you've accumulated isn't one kind of thing: experience and methods scattered across notes, documents, and chat logs — and also whole books, PDFs full of figures, piles of industry material. Most of it sits in a form AI can't read, so every conversation starts from zero.
Molio turns all of it into a personal knowledge base that AI can read and use: Claude Code, Codex, and other agents enter your knowledge space, work on top of everything you've accumulated — researching, writing, answering, analyzing — and write their results back as Markdown, so the base grows thicker with every task. Everything runs on your machine, never through a third-party server.
Starting from zero? The resource library ships ready-made knowledge bases that keep growing — import one and start asking.
▶ Click to watch the demo — one book, one knowledge universe: 1,362 years of history from the *Zizhi Tongjian*, processed by Molio into an AI-explorable knowledge base
01 · Collect & Process — scattered fragments, or a whole book, all become a callable knowledge base
Input isn't limited by format: clip pages with one click via the Web Clipper, open your Obsidian vault directly, or batch-import local documents. Scanned PDFs and Word / PPT / Excel files go through the bundled docling for layout analysis, OCR, and table reconstruction; images are read by OCR; million-word books run through a chunked preprocessing and digest pipeline with resumable progress. What lands on disk is plain Markdown — zero migration, no lock-in.
The Wiki engine then extracts entities and concepts from that unified Markdown layer, weaving dense cross-links and layered indexes — data becomes a foundation only after it's processed.
02 · Work & Task — agents run on your data
Claude Code, Codex, Gemini CLI, Qwen Code — agents work inside your knowledge space, researching, writing, answering, and analyzing. What they see is no blank slate, but everything you've accumulated. Pick an agent in a unified GUI with streaming output; scan a QR code to chat with your base from your phone via WeChat.
03 · Reflow & Deposit — the base grows thicker with use
Every task's output is written back as Markdown — a reusable, long-term asset. The knowledge graph keeps growing, so the next task starts from higher ground. Ready to publish? Typeset with doocs/md and distribute to 30+ platforms in one click.
| Input | What happens |
|---|---|
| Markdown / TXT / HTML / CSV and other text | Read as-is — the default shape of a knowledge base |
| Layout analysis + OCR + table reconstruction → Markdown | |
| Word / PPT / Excel | Same pipeline, heading hierarchy and tables preserved |
| Images (PNG / JPG / TIFF) | OCR text extraction |
| Web pages | One-click clip, or article extraction for WeChat posts |
| Obsidian vault | Opened in place — original files are read-only |
| Million-word books | Chunked preprocessing + digest pipeline, resumable |
PDF and Office conversion is handled by the bundled docling skill. The first conversion downloads the tool plus ~500MB of models; later runs reuse the cache.
Beyond the tool itself, Molio offers ready-made structured knowledge graphs — entire books and professional domains pre-organized into AI-ready knowledge bases you can import in one click, no building from scratch.
Covering literature, history, philosophy, traditional Chinese medicine, medicine, and AI engineering, with new resources added regularly. Highlights include the ontology knowledge base, the *Zizhi Tongjian* knowledge system, and an obstetric-ultrasound knowledge base. See the resource library for the full, always-current catalog.
These are uniquely structured assets that AI cannot conjure on its own. Import one into Molio and instantly run AI Q&A, relationship lookup, and topical research.
[Browse all resources →](https://molio.cn/resources.html)
A single Molio instance can serve multiple channels in parallel. Most channels can be onboarded right from the Web console.
| Channel | Text | Image | File | Voice | Group |
|---|---|---|---|---|---|
| Web Console *(default)* | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | — |
| ✅ | ✅ | ✅ | ⏳ | ⏳ | |
| Feishu | ✅ | ✅ | ✅ | ⏳ | ✅ |
| Telegram | ⏳ | ⏳ | ⏳ | ⏳ | ⏳ |
| Slack | ⏳ | ⏳ | ⏳ | — | ⏳ |
| Discord | ⏳ | ⏳ | ⏳ | — | ⏳ |
✅ Supported · ⏳ Planned · — N/A
Agent Workbench: multi-agent support with streaming responses
Knowledge Space: vault file tree with Markdown rendering
Knowledge Graph: visual map of your knowledge connections
Publishing: one-click sync to 30+ platforms
Download the latest release from GitHub Releases:
Molio-Setup-x.x.x.exeMolio-x.x.x.dmgInstall and launch. On first run, you'll be guided to configure an AI runtime CLI (e.g., Claude Code, Codex, Gemini).
Run Molio as a self-hosted web service on a NAS or server. A single container bundles the daemon, web UI, and Claude Code CLI, and works on both linux/amd64 and linux/arm64 — Synology, QNAP, TerraMaster, TrueNAS, Unraid, and most other NAS devices.
⚠️ How this differs from the desktop app (read before deploying)
- Browser access only — there is no desktop client for this mode. The Electron desktop app only ever talks to the daemon it launches locally (
localhost); it cannot connect to a container running on a remote NAS/server.
- The daemon runs inside the container and can only read/write directories mounted into it. The desktop workflow of "pick any local folder as a knowledge base via a folder picker" does not apply here — the browser has no folder picker, so when you add a knowledge base you type a container-internal path (e.g.
/vaults/your-folder, not the NAS host path).
- To expose folders as knowledge bases, mount them under
/vaultsindocker-compose.ymlvolumes. Your data still stays entirely yours (on your NAS) — only the access model changes, from "desktop app" to "browser + mounted volumes".
One-click install (requires Docker + Docker Compose v2):
# China (recommended)
curl -fsSL https://molio-releases.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/script/install.sh | bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhuzhaoyun/Molio/main/install.sh | bash
bash install.sh
The script asks for your knowledge-base directory and port, then pulls the image and starts the service. When it finishes, open http:// :3100, then go to Settings → Runtimes to configure your AI model and API key. On first boot Molio auto-creates a default knowledge base on the mounted directory, so you land straight inside — no manual setup.
Manual install (if you prefer plain docker compose):
git clone https://github.com/zhuzhaoyun/Molio.git && cd Molio
cp .env.example .env # AI model is configured later in the web UI docker compose up -d # then open http:// :3100
Everyday commands (run inside the install directory, default ~/molio):
docker compose logs -f # follow logs
docker compose restart # restart docker compose pull && docker compose up -d # update to the latest image docke
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo