GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
Persistent local knowledge for AI coding agents with structured records, search, and DOT context.
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。
KILONOVA_KB_ROOT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": {
"kilonova": {
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add kilonova --env KILONOVA_KB_ROOT=your-value -- uvx kilonova-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": {
"kilonova": {
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "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": {
"kilonova": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "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。
KILONOVA_KB_ROOT 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7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 MilnaOS 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(0.1.1)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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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。
Persistent knowledge base tools for Claude Code. Claude remembers your projects, decisions, and patterns across sessions — stored on your machine, no cloud required.
Built by AIM Studio · Free · MIT License
Every Claude Code session starts cold. You re-explain your project structure, re-describe decisions you made last week, re-state what's in flight. Context burns fast.
Kilonova gives Claude a persistent knowledge base on your local machine. At session start, Claude loads your DOT (Document of Truth) — a compressed, structured reference doc with your project state, active tasks, decisions, and patterns. During the session, Claude writes new discoveries back to the KB. Next session, it's all there.
Session 1: Claude learns your architecture → kb_write saves the decision
Session 2: dot_load → Claude already knows. No recap needed.
pip install kilonova-mcp
Or from source:
git clone https://github.com/MilnaOS/kilonova-mcp
cd kilonova-mcp pip install -e .
Add to ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": { "kilonova": { "command": "python", "args": ["-m", "kilonova_mcp"], "env": { "KILONOVA_KB_ROOT": "/path/to/your/kb" } } } }
Copy CLAUDE.md.template to ~/.claude/CLAUDE.md (or append to your existing one).
1. Create your first KB topic:
In Claude Code, just start writing:
mcp__kilonova__kb_write(
topic="claude_context", entity_type="project_state", name="my-project", data={ "name": "my-project", "status": "active", "location": "/path/to/project", "summary": "What this project is", "next_action": "What to do next" } )
2. Load it next session:
mcp__kilonova__dot_load(topic="claude_context")
3. Search it:
mcp__kilonova__kb_search(topic="claude_context", query="authentication decision")
A DOT is a plain text file with two sections:
---TOC---
1:Projects|1.1:My_Project 2:Active_Tasks 3:Decisions
---CARDS---
STATUS: active NEXT: wire up the auth flow
The TOC lets Claude fetch only the section it needs. Cards hold the actual content.
See example_dot/ for a starter template.
claude_contextCopy schemas/claude_context/ into your KB directory under /claude_context/schemas/:
| Entity type | Use for |
|---|---|
project_state | Current status, location, next action per project |
decision | Architectural choices with rationale |
pattern | Code conventions, gotchas, file locations |
active_task | In-flight work across sessions |
session_note | End-of-session summaries |
| Tool | Description |
|---|---|
dot_load(topic) | Load full DOT document into context |
kb_search(topic, query) | Search records by natural language query |
kb_write(topic, entity_type, name, data) | Write/update a record (merges with existing) |
kb_load(topic, entity_type, name) | Load one specific record |
kb_topics() | List all KB topics and record counts |
kb_schema(topic, entity_type?) | Show field schema for an entity type |
corpus_status(topic) | Show KB size and record counts |
kb_backup(dry?) | Mirror KB to OneDrive |
Kilonova doesn't care what you store. Define your own schemas:
// kb/my_topic/schemas/component.json
{ "name": {"type": "string", "description": "Component name"}, "file": {"type": "string", "description": "Path to file"}, "purpose": {"type": "string", "description": "What it does"}, "dependencies": {"type": "array", "description": "What it depends on"} }
Then write records to it and search them naturally.
Kilonova MCP is the free, standalone KB layer extracted from Milna OS — a full BYOK multi-model AI terminal. If you want the whole thing (parallel model legs, distillation engine, web ingestion, local+cloud hybrid inference), check out Milna OS.
MIT License · © AIM Studio