knowledge

Name: knowledge
Author: To0wnn

de To0wnnversión 0.37.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.To0wnn/knowledge

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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: Streamable HTTP
Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Debes completar: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

Instalación

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

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD, KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

DockerDocker instalado

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.2"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

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:0.37.2

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": {
    "knowledge": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.2"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "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": {
    "knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD",
        "-e",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS",
        "ghcr.io/to0wnn/knowledge:0.37.2"
      ],
      "env": {
        "KNOWLEDGE_UI_PASSWORD": "your-value",
        "KNOWLEDGE_ALLOWED_HOSTS": "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

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

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 To0wnn, 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 7233 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 99% de los otros 7233 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7233 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 knowledge?

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?

Debes completar: KNOWLEDGE_UI_PASSWORD

¿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 (0.37.2) llegó al registro hoy.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker 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

Instalar

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.

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

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

knowledge

Quickstart: Memory

Add the Cockpit

Compared with

Honest limits

How it works

Documentation

License