프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Knolo

제작자: HiveForensics-AI버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.HiveForensics-AI/knolo

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Verified, local-first retrieval over pinned Knolo Knowledge Images.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억
  • 입력해야 할 값: KNOLO_MCP_CONFIG

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "knolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add knolo --env KNOLO_MCP_CONFIG=your-value -- npx -y @knolo/mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "knolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "knolo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@knolo/mcp"
      ],
      "env": {
        "KNOLO_MCP_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • KNOLO_MCP_CONFIG 필수 env
    Absolute path to knolo-mcp config JSON

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 HiveForensics-AI 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7254개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7254개 중 60%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7254개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Knolo, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: KNOLO_MCP_CONFIG

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 24일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@knolo/mcp

@knolo/mcp is a read-only MCP server for pinned Knolo V5 Knowledge Images. It exposes the same four tools as @knolo/openclaw: knolo_search, knolo_get, knolo_verify, and knolo_status. Pins, policy checks, and query receipts come from @knolo/tools. When at least one mount includes a kar block, the server also exposes knolo_kar_evaluate, knolo_kar_verify, and knolo_cortex_verify.

The server speaks stdio only. It does not download images, open a runtime network connection, write or compile knowledge, or expose MCP resources or prompts. Install and pin each image before starting it. A hash, state-root, or policy-root mismatch exits non-zero before the MCP connection starts.

Caller identity is agentId in the config file, default mcp. That id must be listed in the mount's agents array. Tool arguments cannot set it. The MCP client's clientInfo.name is stored on the receipt as sessionId and is not used for authorization. One principal per mount is what policy evaluation sees.

Every search writes an openclaw-knolo-query-v1 receipt before it returns hits. An unwritable auditDir returns AUDIT_UNAVAILABLE and no hits. Before each tool call, a server started from a config file stats that config, every mounted image, and any pinned KAR graph. An unchanged size and modification time keeps the loaded image. A changed file is checked against the pin in that config. A match replaces the loaded image. A mount removed from the config is no longer served, even when its image file is still on disk. A mismatch returns IMAGE_INVALID and does not serve the previous image. A config file that cannot be read fails that call. agentId and maxHits stay at the values from process start. KAR graphs are authorized with that same startup agentId.

@knolo/mcp@0.2.0 is published on npm. A mount without a kar block exposes the four tools above. A mount with a kar block also exposes knolo_kar_evaluate, knolo_kar_verify, and knolo_cortex_verify. The registry name in server.json is io.github.HiveForensics-AI/knolo. Published @knolo/mcp@0.1.0 remains the four-tool server.

The Google ADK examples start this server over stdio and run one search. Python and TypeScript both use MCP.

Config

Paths are absolute. sha256 is 64 lowercase hex characters. stateRoot is sha256- plus 64 lowercase hex characters.

{

"agentId": "mcp", "auditDir": "/var/lib/knolo/receipts", "mounts": [ { "id": "handbook", "path": "/opt/knolo/handbook.knolo", "sha256": "<64 hex>", "stateRoot": "sha256-<64 hex>", "policyPath": "/opt/knolo/handbook.policy.json", "agents": ["mcp"], "principal": " ", "kar": { "graphPath": "/opt/knolo/handbook.kar.json", "graphSha256": "<64 hex>" } } ] }

kar is optional. graphSha256 is the raw file SHA-256, 64 lowercase hex characters, without a sha256- prefix. The server hashes that file and binds it to the mount before it accepts a connection. A hash or binding mismatch exits before MCP starts. A call for a mount that has no kar block fails closed when the three tools are enabled by another mount.

knolo_kar_evaluate takes mountId, proposition, and an inline plan object of at most 65536 UTF-8 bytes. SATISFIED means evidence requirements were met. It does not mean a claim is proven. UNSATISFIED_EVIDENCE_REQUIREMENTS is a completed evaluation. The plan is parsed by the KAR plan parser. Domain Pack template names are not accepted.

knolo_kar_verify takes the same mount, proposition, and plan, plus exactly one of result or dossier. knolo_cortex_verify takes mountId, an answer trace, and an optional question. It uses the pinned graph when the trace references KAR. These tools do not call a model and do not run askCortex.

Query receipts stay openclaw-knolo-query-v1. KAR and Cortex tools write knolo-mcp-evidence-receipt-v1 in auditDir before they return a result. An unwritable audit directory returns AUDIT_UNAVAILABLE and no result.

Start it with knolo-mcp --config /absolute/knolo-mcp.json or KNOLO_MCP_CONFIG. Logs go to stderr. Stdout is JSON-RPC only.

Clients

Claude Desktop, Claude Code, and Cursor:

{

"mcpServers": { "knolo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@knolo/mcp", "--config", "/absolute/knolo-mcp.json"] } } }

Claude Code CLI:

claude mcp add knolo -- npx -y @knolo/mcp --config /absolute/knolo-mcp.json

VS Code (.vscode/mcp.json):

{

"servers": { "knolo": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "@knolo/mcp", "--config", "${workspaceFolder}/knolo-mcp.json" ] } } }

The package requires Node 20 or newer, @knolo/core ^6.2.0, and @knolo/tools ^0.2.0. Coverage, composition, and authoring stay outside this server. Verification checks integrity. It does not decide that a claim or an answer is true.

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