Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Mindbase

de frankchu91versión 0.1.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.frankchu91/mindbase

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

LLM-maintained personal wiki: cross-references sources, flags contradictions. Local markdown.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "mindbase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindbase-mcp"
      ],
      "env": {
        "MINDBASE_DATA_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add mindbase --env MINDBASE_DATA_DIR=your-value -- npx -y mindbase-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "mindbase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindbase-mcp"
      ],
      "env": {
        "MINDBASE_DATA_DIR": "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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "mindbase": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindbase-mcp"
      ],
      "env": {
        "MINDBASE_DATA_DIR": "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.

Valores que debes completar

  • MINDBASE_DATA_DIR env
    Data directory for projects and wiki files (default: ~/mindbase-data)

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub frankchu91, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7234 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 25% de los otros 7234 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7234 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Mindbase?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.3) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hace 3 días
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Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 44 días
Instalar

README del creador

Abrir el README

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.

MindBase — Karpathy's LLM Wiki, as a product

An open-source implementation of Andrej Karpathy's LLM Wiki idea: an AI that builds and maintains a wiki from your sources. Not RAG-in-a-vector-DB. A real markdown wiki on your disk, that an LLM gardens for you between conversations.

npx mindbase-app

One command: starts the local server, opens the web app, and walks you through picking a free local model that fits your RAM. No API key, nothing leaves your machine. (Node 20+)

MindBase implements Andrej Karpathy's LLM-Wiki pattern: you feed it sources (papers, articles, thoughts); the LLM reads, cross-references, flags contradictions, and writes structured wiki pages. Later, when you ask a question, the wiki already has the synthesized answer — no vector-search re-derivation at query time.

Status: Early access, actively developed. What's new: CHANGELOG · Releases


Why MindBase

You read a lot. Papers, articles, tweets, docs. You want to remember them, connect them, form opinions from them. Today you have two bad options:

  • Notion / Obsidian / Roam: Passive containers. You do all the organizing. AI features are bolted-on generation, not maintenance.
  • NotebookLM / Perplexity Pages / ChatGPT search: RAG-based. Nothing accumulates. Every question re-derives the answer from raw sources.

MindBase is the third option: the LLM actively maintains a persistent, structured wiki as you feed it sources. Knowledge compounds. Your context.md gets sharper every time you contribute. The AI *remembers you across sessions* because your beliefs are written down in markdown files — not stored in a chat history that gets summarized away.

Think of it as a personal Wikipedia that an AI intern writes for you, kept up to date, cross-referenced, and honest about what it doesn't know.

How it works (30 seconds)

Three physical layers on disk (Karpathy's model):

LayerWho owns itWhat lives there
sources/You — append-only, the AI never rewrites itQuick captures, full notes, PDFs, URLs
context.md + sources/research/The AI — every change human-approvedThe maintained wiki: synthesis, concept pages, [[wikilinks]]
state/ · logs/ · artifacts/Derived — always rebuildableSearch index, snapshots, lint findings, op history

Three operations run the loop: ingest (AI reads a source, discusses takeaways, you approve the wiki updates), build (regenerate context.md from everything unbuilt), lint (the AI audits its own wiki for contradictions, stale claims, and orphans).

What makes it different

  • The AI asks before writing. Every ingest shows takeaways + a checkbox plan; only what you approve gets written. No black-box edits to your knowledge.
  • You can watch the wiki absorb your notes. Every note carries a status chip — ✨ *Add to wiki* until digested, ✓ *In wiki* after.
  • It audits its own knowledge. One command re-reads the whole wiki and reports contradictions with the exact conflicting sentences quoted. Notion and NotebookLM structurally cannot do this.
  • Free and local by default. Hardware-detect wizard installs the best Ollama model for your RAM. Cloud keys optional.
  • Plain markdown on disk. Grep it, git it, open it in Obsidian, leave anytime.

Install

Browser (fastest): npx mindbase-app — shown above. Everything runs locally at localhost:4321.

Claude Code (flagship): the full Karpathy 8-step ingest with sub-agents, slash commands, and per-agent tool boundaries:

/plugin marketplace add frankchu91/mindbase-llm-wiki

/plugin install mb@mindbase

Restart when prompted, then type / — you should see /mb:contribute, /mb:build, /mb:ask, /mb:lint and 8 more. You get 5 sub-agents with strict tool allowlists (the builder has no file-write tool at all — only an atomic-write MCP call), plus a SessionStart hook that auto-injects your project context.

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json:

{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }

Restart Cursor — the tool picker should list mindbase_contribute and 48 others. Recommended: add a conventions block to ~/.cursor/rules.md so the LLM reliably routes "add to mindbase X" to the tools — copy it from the guide.

Windsurf

Cascade settings → MCP → add:

{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }

Same rules-file approach as Cursor works for Cascade.

Cline (VSCode)

Cline settings → MCP Servers:

{ "mcpServers": { "mindbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } }

Cline auto-detects; every tool call gets a confirmation dialog by default.

Continue.dev

~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers:

{ "experimental": { "modelContextProtocolServers": [ { "transport": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "mindbase-mcp"] } } ] } }

MCP tools appear under @ in chat.

Any other MCP client (Zed, Aider, Goose, Claude Agent SDK…)

Point it at npx -y mindbase-mcp as a stdio server. See your client's MCP docs for the config location.

Next: create your first project and learn the four daily workflows in the [Guide →](docs/guide.md)

The web UI

Since 0.3 the browser app stands on its own — write notes in a full WYSIWYG editor (Cmd+N), quick-capture from anywhere (Cmd+I), and run the AI operations with approval cards: /contribute, /build, /lint, /research. Live demos on the [website](https://frankchu91.github.io/mindbase-llm-wiki/).

Free local models: the setup wizard detects your hardware and installs what fits — llama3.2:3b (8GB), qwen3:14b (24GB+), or Meta's Muse Glimmer 30B (32GB+ Apple Silicon, Ollama ≥ 0.32.7). Measured guidance: qwen3:14b for interactive work (~30s), Glimmer for background lint/build — slower, but its findings quote the exact conflicting sentences. The model switcher on the chat composer flips between them in two clicks.

Feature matrix by editor

FeatureClaude CodeCursor / Windsurf / Cline / ContinueWeb UI
Slash commands (/mb:*)✅❌ (use natural language)✅ (/contribute, /build, /lint, /research)
MCP tools directly✅✅❌
Karpathy 8-step ingest with approval✅ (sub-agents)⚠️ Manual via prompt✅ (approval cards)
Contribute / ingest PDF & URL✅✅✅ (upload + ✨ Process)
Ask wiki with cited answers✅✅✅
Build / health check✅✅✅
Wiki tree browsing + rich editor❌❌✅
-p project-id routing✅⚠️ natural language✅ (switcher)

Where your data lives

Everything is plain markdown under ~/mindbase-data/ (override: MINDBASE_DATA_DIR):

~/mindbase-data/projects/my-research/

├── README.md # Ops manual — you edit, LLM reads ├── context.md # Synthesized truth — LLM writes, you approve ├── index.yaml # Auto-generated catalog ├── sources/ │ ├── contributors/ / # Your dated entries + notes (append-only) │ ├── research/ # LLM-authored wiki pages │ └── raw/ # PDFs, HTML captures ├── logs/ # Chronological operation log ├── artifacts/ # Briefs, exports, lint findings └── state/builder/snapshots/ # context.md snapshots for rollback

No proprietary database — what you see on disk is what MindBase knows. git init it, back it up with anything, delete a project with rm -rf.

Architecture at a glance

 Claude Code / Cursor / any MCP editor          Web UI (npx mindbase-app)

│ MCP · sub-agents with │ /commands · │ per-agent tool allowlists │ approval cards └─────────────┬─────────────────────────┬──────┘ ▼ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ One ops engine: gather context → single │ │ constrained JSON completion → human │ │ approval → whitelisted executors → log │ └─────────────────────┬────────────────────────┘ ▼ ~/mindbase-data/ · plain markdown (LLM: Ollama local models or any cloud key)

Monorepo: packages/core (TS strict library) · apps/mcp (49-tool MCP server) · apps/server + apps/web (Express + React UI) · apps/app (npx launcher) · apps/plugin (Claude Code bundle).

Docs & help

  • [Guide](docs/guide.md) — first project, the four daily workflows, multi-project routing, troubleshooting
  • [Website](https://frankchu91.github.io/mindbase-llm-wiki/) — live demos
  • [CHANGELOG](CHANGELOG.md) · [Issues](https://github.com/frankchu91/mindbase-llm-wiki/issues) — I reply to every issue same-day during beta
  • The idea: Karpathy's LLM Wiki gist

Roadmap

Next: browser extension for one-click page capture · audio input via Whisper · unified meta-tool for Cursor/Windsurf slash-like UX. Later: team projects with human-in-the-loop review · audio digests · desktop app · mobile capture.

Feedback

Beta through 2026-Q4. If you tried MindBase and gave up — please tell me why: issues or haobing0304@gmail.com. The blockers you hit are gold.

License

MIT — do what you want, no warranty. If you build something interesting on top, I'd love to hear about it.


Built with the belief that AI's most valuable gift is not "generation on demand" but "gardening of a persistent artifact you own."

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