Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent local knowledge for AI coding agents with structured records, search, and DOT context.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
KILONOVA_KB_ROOT필요한 것
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": {
"kilonova": {
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add kilonova --env KILONOVA_KB_ROOT=your-value -- uvx kilonova-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"kilonova": {
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"kilonova": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"kilonova-mcp"
],
"env": {
"KILONOVA_KB_ROOT": "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.
KILONOVA_KB_ROOT env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MilnaOS 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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