Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Compile documents into a cited knowledge wiki. Retrieve evidence, query, and review via local MCP.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"llmwiki": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add llmwiki -- npx -y llm-wiki-compiler serve --root your-valueEste necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"llmwiki": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"llmwiki": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-wiki-compiler",
"serve",
"--root",
"your-value"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub atomicstrata, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.5.0) llegó al registro hace 18 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
1.5.0 is the stable release on npm latest: npm install --global llm-wiki-compiler.
llmwiki compile --no-pages-limit drops the fixed concept count.llmwiki view refreshes after a compile without a restart and reads its port from LLMWIKI_VIEW_PORT.What's in 1.5.0 · Changelog
Review generated answers and their citations before they become pages, approve a batch of pages in one operation, and trace an answer back to the pages that informed it. Release notes · Upgrade guide
Meet Scientific Clay, with soft surfaces and rounded typography, and Minimal, which follows your system’s light or dark setting. Switch instantly between four themes, including Nebula Light and Dark.
Scientific Clay Minimal
The same page in a demonstration wiki. Click either screenshot for a closer look.
Recursive source folders, path exclusions, project-specific compile instructions, and storage for larger embedding indexes.
Browse profile-defined categories, declared fields, connected records, provenance, and supporting source passages in the local viewer.
Create signed template distributions, discover them through explicitly trusted catalogs, and install or update them with compatibility checks.
Build a knowledge system around the way you work. Define your records, relationships, review gates, and workflows in one validated profile. Start with AutoSci for research or Newsroom for editorial work, or create your own.
Explore Configurable Lifecycle Profiles →
Compile raw sources into an interlinked, citation-traceable markdown wiki that agents and humans can browse, query, lint, export, and reuse. The default profile preserves the classic concepts-and-queries layout; optional profiles add domain-specific types and workflows without adding domain branches to the compiler.
llmwiki implements the LLM Wiki pattern: instead of re-discovering knowledge from raw files at query time, compile it once into durable pages that accumulate structure, provenance, review state, and retrieval metadata over time.
Use llmwiki when you need a persistent knowledge base from raw material:
llms.txt.Do not use llmwiki as a general static-site generator, a heavy ontology database, or a replacement for ad-hoc search over fast-changing raw logs. It is strongest when source knowledge is worth compiling, reviewing, and reusing.
concept, entity, comparison, and overview..llmwiki/profile.json can declare entity schemas, typed relations, lifecycle state machines, transition requirements, workflows, artifacts, connectors, content tiers, and retrieval policy.llmwiki template init autosci creates a research project with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref import. newsroom demonstrates the same machinery for editorial work.llmwiki lint validates the links.llmwiki view opens a read-only browser UI with search, page metadata, graph exploration, source-freshness badges, and citation chips.llmwiki lint and llmwiki next surface stale/orphaned pages; llmwiki refresh --stale repairs changed knowledge without compiling unrelated new sources.llmwiki eval reports health score, a per-page health distribution that flags the worst pages, wikilink-graph health, citation coverage/precision, corpus stats, regression deltas, and optional judge-model citation support.llmwiki serve exposes ingest, compile, query, lint, read, status, eval, context-pack, and OKF exchange tools to MCP-compatible agents.createWiki({ root }) drives ingest, compile, query, context, status, export, eval, and OKF import/export from TypeScript without shelling out.llms.txt for downstream systems.CLP turns llmwiki's knowledge compiler into a reusable substrate for domain-specific knowledge systems. A validated .llmwiki/profile.json is the single contract for:
These rules are enforced by the runtime, not left as prompt conventions. The CLI, SDK, MCP server, viewer, context builder, lint, status, export, and OKF exchange surfaces all operate from the same profile contract. Invalid profiles and writes that bypass a declared gate fail closed.
CLP is backward-compatible by construction: a project without .llmwiki/profile.json uses the built-in default concepts-and-queries profile and preserves the pre-1.0 behavior. You can start three ways — scaffold your own profile, install a built-in or local template, or install a signed template from a trusted tap:
# author your own profile, one entity type at a time
llmwiki profile init research --entity paper
llmwiki template list llmwiki template inspect autosci llmwiki template init autosci
llmwiki profile validate llmwiki workflow list
autosci is a practical research system with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref ingestion. newsroom applies the same generic machinery to articles, desks, bylines, and editorial workflows. Templates contain configuration and examples, never executable plugin code.
Templates can also be distributed securely. Publishers build signed, offline distributions with llmwiki template publish — Ed25519 signing, key rotation, and package revocation — and verify them with template publish verify. Consumers add explicitly trusted taps, discover and inspect signed catalogs, and install or update templates with continuity, revocation, and compatibility checks enforced under lock.
Read the CLP concept guide, follow the AutoSci research workflow, or explore the Newsroom editorial workflow.
Andrej Karpathy described the LLM Wiki pattern as a way to turn raw material into compiled knowledge that future agents can reuse. llmwiki is a concrete compiler for that pattern.
The key shift is moving work from query time to compile time. Traditional RAG repeatedly retrieves raw chunks and asks the model to reconstruct relationships for each question. llmwiki first turns sources into typed, interlinked pages with citations, metadata, and review state. Queries, context packs, exports, and MCP tools then operate over that compiled artifact.
That makes llmwiki useful when knowledge should compound: concepts shared across sources become one page, saved answers become future context, stale pages can be detected and repaired, and agents can consume a stable evidence pack instead of re-reading the same raw files from scratch.
See docs/concepts/karpathy-pattern.mdx for the deeper explanation.
Use llmwiki for a reusable corpus of documents, research, or project knowledge. Start with wiki_status and get_context_pack when you need evidence for your own reasoning. A one-off file read or live web search does not need a wiki.
The npm package includes an Agent Skill. See the MCP setup guide for installation. The MCP Registry identifier is io.github.atomicstrata/llmwiki; the npm package is llm-wiki-compiler and the executable is llmwiki.
Choose the entry point that matches the task:
| Goal | Use | |
|---|---|---|
| Create a wiki from one source and inspect it | llmwiki quickstart | |
| Start a typed research or editorial project | llmwiki template list, then `llmwiki template init autosci\ | newsroom` |
| Inspect or validate the active domain contract | llmwiki profile show and llmwiki profile validate |
| Run a declared lifecycle workflow | llmwiki workflow list, then `llmwiki workf
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo