Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
LLM-maintained personal wiki: cross-references sources, flags contradictions. Local markdown.
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。
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。
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。
MINDBASE_DATA_DIR必要なもの
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": {
"mindbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add mindbase --env MINDBASE_DATA_DIR=your-value -- npx -y mindbase-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"mindbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"mindbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mindbase-mcp"
],
"env": {
"MINDBASE_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}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。
MINDBASE_DATA_DIR env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。
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。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント frankchu91 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
当てはまる基本チェック1項目のうち1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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.3)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
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。
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
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:
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.
Three physical layers on disk (Karpathy's model):
| Layer | Who owns it | What lives there |
|---|---|---|
sources/ | You — append-only, the AI never rewrites it | Quick captures, full notes, PDFs, URLs |
context.md + sources/research/ | The AI — every change human-approved | The maintained wiki: synthesis, concept pages, [[wikilinks]] |
state/ · logs/ · artifacts/ | Derived — always rebuildable | Search 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).
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)
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
| Feature | Claude Code | Cursor / Windsurf / Cline / Continue | Web 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) |
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.
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).
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.
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.
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."