プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Project Knowledge MCP

作者:punic-pillarsバージョン 1.0.6i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.batook22/project-knowledge-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Cross-project knowledge graph for MCP — map features across mobile, backend, and admin codebases.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中0項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add project-knowledge -- npx -y project-knowledge-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "project-knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "project-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者(batook22)がリポジトリの所有者(punic-pillars)ではありません。別の人が登録した可能性があります

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7248件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7248件のうち12%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7248件のうち34%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Project Knowledge MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.6)がレジストリに届いたのは6 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Project Knowledge MCP Server

A cross-project knowledge graph for the Model Context Protocol (MCP). Map features across mobile, backend, and admin codebases so your AI agent has full-stack context when testing, writing code, debugging, or adding features.


Quick Start

npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json

Then add to your MCP settings:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }


Table of Contents

  • Overview
  • Features
  • Prerequisites
  • Installation & Configuration
  • Knowledge File Management
  • Tools Reference
  • Usage Walkthrough
  • Security
  • Contributing
  • License

Overview

The Problem

When working on a project with multiple codebases — for example, a React Native mobile app, a NestJS backend, and a Next.js admin panel — the AI agent has no awareness of how a single feature flows across all three. This leads to incomplete context, missed dependencies, and breaking changes that could have been caught earlier.

The Solution

This MCP server stores a knowledge graph of your features, mapping each workflow step to the relevant screens, endpoints, controllers, and files in every project. The AI agent can then query this graph to understand end-to-end feature flows, detect cross-project impacts before editing files, and keep type definitions synchronized across codebases.


Features

  • Multi-project awareness — register any number of projects (mobile, backend, admin, etc.)
  • Feature workflow mapping — define features as ordered steps across all projects
  • Auto-scanning — discover NestJS endpoints, Next.js pages, and React Native screens automatically
  • Full-text search — search across features, endpoints, files, and screens
  • Cross-reference lookup — given a file path, find which features reference it
  • Rich context — retrieve all endpoints, screens, and files for a feature at a specific workflow step
  • Breaking change detection — before editing a file, see which other projects will be affected
  • Type/schema synchronization — map equivalent types across projects (e.g., ProductCreateDto ↔ ProductFormSchema)
  • Architecture exploration — browse any project's directory tree with keyword filtering and content highlighting
  • Health validation — verify that all registered file paths still exist; auto-detect stale entries
  • Persistent knowledge — auto-saves to a JSON file after every mutation; can be git-tracked and shared
  • 100% dynamic — all configuration via CLI arguments and runtime tools; no source code edits required

Prerequisites

  • Node.js >= 18
  • npm >= 9 (or pnpm / yarn equivalent)
  • An MCP-compatible client (e.g., VS Code with Cline, any AI-powered IDE)

Installation & Configuration

Install from npm (recommended)
npm install --save-dev project-knowledge-mcp

Or run directly without installing:

npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json
Build from Source
git clone https://github.com/punic-pillars/project-knowledge-mcp.git

cd project-knowledge-mcp npm install npm run build

CLI Flags

All configuration is provided via CLI arguments. No environment variables or configuration files are required.

FlagDescriptionDefault
--backend-pathAbsolute path to the backend project—
--backend-frameworkBackend framework (nestjs, nextjs, react-native, or auto)auto
--backend-nameCustom name for the backend projectbackend
--mobile-pathAbsolute path to the mobile project—
--mobile-frameworkMobile frameworkauto
--mobile-nameCustom name for the mobile projectmobile
--admin-pathAbsolute path to the admin project—
--admin-frameworkAdmin frameworkauto
--admin-nameCustom name for the admin projectadmin
--knowledge-fileAbsolute path to persist the knowledge JSON./project-knowledge.json
MCP Client Configuration

Basic setup — register projects at runtime via tools:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }

Bootstrap setup — pre-register projects at startup:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json", "--backend-path", "C:\\projects\\backend", "--mobile-path", "C:\\projects\\mobile", "--admin-path", "C:\\projects\\admin" ], "autoApprove": [] } } }


Knowledge File Management

The knowledge file is a plain JSON file that stores all registered projects, feature workflows, and type mappings. Understanding where it lives is essential for maintaining a consistent knowledge graph.

The Shared File Pattern

If your fullstack projects live in separate directories (e.g., backend/, mobile/, admin/), each IDE window starts the MCP server from a different working directory. Without --knowledge-file, each instance creates its own fragment:

backend/

└── project-knowledge.json ← only backend context

mobile/ └── project-knowledge.json ← only mobile context

admin/ └── project-knowledge.json ← only admin context

This defeats the purpose of cross-project awareness. Always use `--knowledge-file` with an absolute path to point all IDE windows to the same file:

projects/

├── project-knowledge.json ← single source of truth ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/

Use the same `--knowledge-file` path in every IDE window, regardless of which sub-project you have open. All instances read and write to the same file, keeping the knowledge graph complete and consistent.

When the Default Is Safe

The default path (no --knowledge-file) is only safe when you open the monorepo root — the single directory containing all sub-projects:

my-monorepo/              ← open this in your IDE

├── project-knowledge.json ← created here, covers everything ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/

If your projects are in separate repositories or directories, always use --knowledge-file.

Sharing with Your Team

Since the knowledge file is plain JSON, you can commit it to version control and share it with your team:

# Track the knowledge graph

git add project-knowledge.json git commit -m "chore: add project knowledge graph"

Or keep it local

echo "project-knowledge.json" >> .gitignore

Guideline: One fullstack project = one knowledge file. Use --knowledge-file with an absolute path whenever your projects live in separate directories.


Tools Reference

Project Management
ToolDescription
register_projectRegister a project with name, path, and framework
remove_projectRemove a registered project
scan_projectAuto-discover endpoints, screens, or pages from a project
Feature Management
ToolDescription
register_featureDefine a feature with its multi-project workflow steps
remove_featureRemove a feature
get_featureRetrieve full feature details (compact or verbose, with optional health check)
Search & Query
ToolDescription
searchSearch across features, endpoints, files, and screens
reverse_lookupFind all cross-project references to a file (graph-registered + scan-discovered), plus which features reference it
get_contextRetrieve cross-project context for a feature or step (with optional impact analysis)
Type/Schema Synchronization
ToolDescription
register_type_mappingsRegister one or more type mappings (accepts single object or array)
check_type_mappingFind all files across projects that define or reference a type
suggest_type_mappingsAuto-detect potential type mappings by scanning all projects
Architecture Exploration
ToolDescription
get_architectureExplore a project's directory tree with optional filter (path keyword), highlight (content keyword with ★ marker), and showAll (full tree with matches marked)
Validation
ToolDescription
validate_knowledgeCheck all registered file paths for stale entries; optionally auto-fix with fix=true
Persistence
ToolDescription
export_knowledgeConfirm the knowledge file path and trigger an explicit save (auto-persist handles this after every mutation)
import_knowledgeLoad knowledge from a JSON file (merge or replace, with preview)

Usage Walkthrough

This walkthrough demonstrates the core workflow using a real multi-project setup (NestJS backend, React Native mobile, Next.js admin panel). Domain names have been anonymized — "products" instead of "stations", "orders" instead of "reports" — but every command shown was run against actual projects.

Step 1: Register Projects
register_project { name: "backend", path: "C:/projects/backend", framework: "nestjs" }

register_project { name: "mobile", path: "C:/projects/mobile", framework: "react-native" } register_project { name: "admin", path: "C:/projects/admin", framework: "auto" }

Step 2: Scan Projects

Discover endpoints, screens, and pages automatically:

scan_project { projectName: "backend" }

scan_project { projectName: "mobile" } scan_project { projectName: "admin" }

The scanners discover 150+ endpoints, 200+ screens, and multiple admin pages across all registered projects.

Step 3: Define a Feature

Register an auth feature — a straightforward flow that touches all three projects:

register_feature {

name: "auth", description: "Authentication flow — login, register, forgot password, email confirmation", workflow: [ { step: 1, name: "Login", description: "User logs in with email and password", mobile: { screen: "LoginScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/login" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/login", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" }, admin: { page: "/login", file: "src/pages/Login" } }, { step: 2, name: "Register", description: "User registers a new account", mobile: { screen: "RegisterScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/register" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/register", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 3, name: "Email Confirmation", description: "Confirm email address", mobile: { api: "POST /api/v1/auth/email/confirm" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/confirm", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 4, name: "Forgot Password", description: "Request password reset", mobile: { screen: "ForgotPasswordScreen", api: "POST

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