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

Khwan

作者:khwanlabsバージョン 0.3.12i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名ai.khwan/khwan-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Durable AI memory: recall distilled facts in a later session or subagent, and remember new ones.

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:KHWAN_API_KEY

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1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 自分で入力するもの: KHWAN_API_KEY, KHWAN_CORE, KHWAN_USER, KHWAN_BASE_URL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。

または、パソコンで動かす

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

{
  "mcpServers": {
    "khwan": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value",
        "KHWAN_CORE": "your-value",
        "KHWAN_USER": "your-value",
        "KHWAN_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http khwan 'https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}'

または、パソコンで動かす

claude mcp add khwan --env KHWAN_API_KEY=your-value --env KHWAN_CORE=your-value --env KHWAN_USER=your-value --env KHWAN_BASE_URL=your-value -- uvx khwan-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。

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": {
    "khwan": {
      "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "khwan": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value",
        "KHWAN_CORE": "your-value",
        "KHWAN_USER": "your-value",
        "KHWAN_BASE_URL": "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。

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。

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": {
    "khwan": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "khwan": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "khwan-mcp"
      ],
      "env": {
        "KHWAN_API_KEY": "your-value",
        "KHWAN_CORE": "your-value",
        "KHWAN_USER": "your-value",
        "KHWAN_BASE_URL": "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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.khwan.ai/mcp/{core}/{user}

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

自分で入力する値

  • KHWAN_API_KEY 秘密 必須 env
    Your Khwan key from https://app.khwan.ai (kwk_live_...). It authenticates you to Khwan; it is not your model provider's key.
  • KHWAN_CORE env
    Select a named core (brain). Paid plans only — the free plan has just `default`, and an unknown slug answers 404. Leave unset to use the default.
  • KHWAN_USER env
    A separate brain inside the core, created on first write — 3 on the free plan, unlimited on paid. Sets the X-Khwan-User header.
  • KHWAN_BASE_URL env
    Override the API base URL, e.g. http://127.0.0.1:8010 for a self-hosted engine.

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン khwan.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

    アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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7241件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7241件のうち34%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7241件のうち100%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

Khwanは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:KHWAN_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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(0.3.12)がレジストリに届いたのは2 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

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★ 64,224MIT3 日前更新
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★ 5,213MIT44 日前更新
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。

khwan-mcp

Durable memory that survives the session. An MCP server that plugs Khwan — a pure AI-memory layer — into Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client.

Khwan never runs *your* model. The client is the model. Its job is to persist and distil what matters into a brain you can recall in a later session or seed a subagent with — a compact, bounded set of facts instead of a replayed transcript. One account can hold many isolated cores (brains), and — on paid plans — an isolated sub-brain per end-user.

Nothing on the read or write path costs you an inference call: khwan_recall and khwan_remember make none. Khwan does run one model of its own, on a schedule — a nightly pass that distils stored turns into standing lessons. A real production run was 8 brains and 245 stored turns distilled into 11 lessons, for $0.0094. That pass is Khwan's cost, not yours, and it is the whole difference from memory layers that compress, graph, or consolidate on every turn.

How it saves tokens (and where it doesn't)

Be honest about the mechanism — an MCP adds to a host's context, it cannot replace the transcript the host already sends. So:

  • Within one hot session, it does not save tokens. Claude Code caches its growing history (cache reads ≈ 0.1×), so re-injecting memory every turn only adds. Don't do that here.
  • Across sessions and subagents, it does. A cache dies in minutes; a session ends. Khwan persists distilled facts so the *next* run recalls them cheaply — no cold-replay of an old transcript, and facts that already scrolled out of context are retrievable again.

The token-smart pattern: seed once, remember durable facts (below), rather than running the full loop on every turn of a caching host. The full prepare → record loop still shines in a custom agent on a non-caching host, where replacing history with distilled memory bounds per-turn cost directly.

Install

pip install khwan-mcp          # or: uvx khwan-mcp

Connect to Claude Code

claude mcp add khwan --scope project \

-e KHWAN_CORE=default \ -- khwan-mcp

--scope project writes .mcp.json into the repo, so the setting travels with the project. Note what is not in that command: the key.

Keeping the key out of the repo

claude mcp add -e KHWAN_API_KEY=… writes the literal value into .mcp.json — a file whose whole point is being committed. Two ways to avoid that, and the second is the one that works everywhere:

Shell environment. Leave KHWAN_API_KEY out of the config entirely and export it in the shell that launches claude. The server inherits it.

export KHWAN_API_KEY=kwk_live_xxx

A launcher (works in the desktop app too). A desktop app is started from a dock or menu, not a login shell, so it inherits none of your shell exports and the approach above silently yields no key. Read it from a file instead:

mkdir -p ~/.khwan && chmod 700 ~/.khwan

printf 'KHWAN_API_KEY=kwk_live_xxx\n' > ~/.khwan/env && chmod 600 ~/.khwan/env

cat > ~/.khwan/khwan-mcp <<'SH' #!/bin/sh set -a [ -f "$HOME/.khwan/env" ] && . "$HOME/.khwan/env" set +a exec khwan-mcp "$@" SH chmod 700 ~/.khwan/khwan-mcp

Then point the config at the launcher and keep only non-secret settings inline:

claude mcp add khwan --scope project \

-e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Web \ -- ~/.khwan/khwan-mcp

.mcp.json is now safe to commit, and every new repo costs two lines instead of a pasted key. Anyone else on the team writes their own ~/.khwan/env.

One brain per project

Memory is only useful if the right project's memory comes back. Two axes, and both give complete isolation:

selected byfreepaid
coreKHWAN_CORE1 — default only5 (starter) → 25 (pro)
sub-brainKHWAN_USER3unlimited

A sub-brain is a full separate brain, not a filter: account::@web shares nothing with account::@api. So the two axes multiply, and a free account already holds four isolated brains — the core on its own, plus three sub-brains:

account              default core, no KHWAN_USER      brain 1

account::@web KHWAN_USER=web brain 2 account::@api KHWAN_USER=api brain 3 account::@docs KHWAN_USER=docs brain 4

Which means one-brain-per-project works on the free plan, for up to four projects — and it needs no `KHWAN_CORE` at all:

# in ~/code/web

claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_USER=web -- ~/.khwan/khwan-mcp

in ~/code/api

claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_USER=api -- ~/.khwan/khwan-mcp

Named cores are the paid axis. Reach for one when four brains stop being enough, or when you want them grouped per client rather than per repository:

# in ~/code/acme-web

claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Web -- ~/.khwan/khwan-mcp

in ~/code/acme-api

claude mcp add khwan --scope project -e KHWAN_CORE=acme -e KHWAN_USER=Api -- ~/.khwan/khwan-mcp

Two things to know before you point KHWAN_CORE anywhere. A core must exist first — an unknown slug answers 404, not "created it for you" — and they are created in the dashboard. On the free plan there is nothing to point at: the cap of one is spent on default, so creating a named core answers 402. Leave KHWAN_CORE unset there and use KHWAN_USER. Sub-brains, by contrast, are created on first write.

Recommended pattern (token-smart)

On a caching host like Claude Code, prefer seed + remember over the per-turn loop:

  1. Seed at the start of a session or subagent:

"Call khwan_recall(query=" ") and use the returned seed_text as

context."

  1. Remember durable facts as they emerge:

"That's a standing decision — call khwan_remember(fact="…")."

Reinforce it in your project's CLAUDE.md, e.g.:

- At the start of a task, call `khwan_recall` to seed relevant memory.
  • When a durable decision/preference/fact emerges, call khwan_remember.
  • Don't call prepare/record every turn — it adds tokens without saving them here.

Seeding a subagent is where the win is clearest — hand it a bounded brief instead of the whole transcript:

"Recall deploy memory with khwan_recall(query="deploy runbook"), then spawn a

subagent whose brief is that seed_text plus the task."

Connect to Claude Desktop

Claude Desktop and Claude Code keep separate MCP configuration — a server added to one is invisible to the other, and claude mcp add does not touch this file. Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "khwan": { "command": "/Users/you/.khwan/khwan-mcp", "env": { "KHWAN_CORE": "acme", "KHWAN_USER": "Web" } } } }

Use an absolute path: a desktop app does not get your shell's PATH either, so a bare khwan-mcp may not resolve. One core is selected for the whole app — there is no per-project switch here, so choose a broad one.

Configuration (environment)

VarRequiredPurpose
KHWAN_API_KEYyesYour key from the Khwan dashboard (kwk_live_…).
KHWAN_COREnoSelect a named core. Paid plans only — free has just default.
KHWAN_USERnoA separate brain inside the core — 3 on free, unlimited on paid.
KHWAN_BASE_URLnoOverride the API base — e.g. http://127.0.0.1:8010 for a local engine.

Tools

ToolWhen
khwan_recall(query, limit=3)seed a session/subagent — synthesised lessons + up to 3 relevant facts, as seed_text.
khwan_remember(fact)persist a durable fact/preference for future sessions.
khwan_prepare(input)full loop, before answering — memory context + a turn_token.
khwan_record(turn_token, answer)full loop, after answering — persists the turn so Khwan learns.
khwan_memory(limit=20)inspect what the brain currently remembers.
khwan_cores()list the isolated cores on the account.

khwan_recall / khwan_remember are the token-smart pair for a caching host; khwan_prepare / khwan_record are the full loop for custom agents (pass the exact turn_token from prepare back into record).

What comes back, and what an empty answer means

khwan_recall returns at most three facts — that ceiling is the server's, so limit can lower it but not raise it — plus any lessons synthesis has distilled from many past turns. Lessons lead the seed_text: a rule earned over months outranks a single turn that happens to sit nearby in the index.

Retrieval applies a relevance floor, so an empty `facts` is an answer: the brain has nothing close to this question. Read it as "not known here" rather than as a failure, and do not fill the gap by leaning on whichever fact was nearest.

The floor is deliberately loose, because a memory wrongly dropped is invisible while a memory wrongly kept is not. Expect a returned fact to be *plausibly* related, not certainly relevant — read it before relying on it.

Seeding a brain from work you have already done

A new brain knows nothing, so its first weeks of recall are thin — while the answers are often already sitting in the host's own transcripts, unread. examples/backfill/ replays Claude Code transcripts into a brain: deterministic, no model calls, dry-run by default.

python3 examples/backfill/backfill_claude_code.py --map cores.json

Always-on memory (Claude Code hooks)

The tools above are called *when Claude decides to*. For deterministic memory — no reliance on the model — use the hook preset in examples/claude-code-hooks/: a UserPromptSubmit hook injects memory on every prompt and a Stop hook records every answer.

⚠️ On a caching host this is the *thorough* option, not the *cheap* one — it

adds per-turn tokens. Prefer it when recall reliability matters more than token

cost (or on a non-caching client); otherwise use khwan_recall at session

start.

Source

github.com/khwanlabs/khwan-mcp — this server runs on your machine, with your key, reading what you type. Read it before you install it.

License

MIT — © Khwan Labs. See LICENSE.

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