ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

llmwiki

โดย atomicstrataรุ่น 1.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.atomicstrata/llmwiki

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Compile documents into a cited knowledge wiki. Retrieve evidence, query, and review via local MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "llmwiki": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-wiki-compiler",
        "serve",
        "--root",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llmwiki -- npx -y llm-wiki-compiler serve --root 'ใส่ค่าของคุณ'

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "llmwiki": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-wiki-compiler",
        "serve",
        "--root",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llmwiki": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-wiki-compiler",
        "serve",
        "--root",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub atomicstrata ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7231 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 68% ของอีก 7231 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7231 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

llmwiki ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.0) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

llmwiki

New in 1.5 — Wiki behavior separated from storage.

1.5.0 is the stable release on npm latest: npm install --global llm-wiki-compiler.

  • Same wiki, cleaner foundation. Compilation, retrieval and review now describe what they need from storage instead of touching files directly. Your existing wiki keeps its layout and works as before, with no migration.
  • Converse gateways. Use a bearer-authenticated Converse endpoint as your provider.
  • Pages that fit the source. llmwiki compile --no-pages-limit drops the fixed concept count.
  • A viewer that keeps up. llmwiki view refreshes after a compile without a restart and reads its port from LLMWIKI_VIEW_PORT.

What's in 1.5.0 · Changelog

New in 1.4 — Review answers before publishing.

Review generated answers and their citations before they become pages, approve a batch of pages in one operation, and trace an answer back to the pages that informed it. Release notes · Upgrade guide

New in 1.3 — A fresh look for your wiki.

Meet Scientific Clay, with soft surfaces and rounded typography, and Minimal, which follows your system’s light or dark setting. Switch instantly between four themes, including Nebula Light and Dark.

Scientific Clay Minimal

The same page in a demonstration wiki. Click either screenshot for a closer look.

Recursive source folders, path exclusions, project-specific compile instructions, and storage for larger embedding indexes.

New in 1.2 — Explore your records and their evidence.

Browse profile-defined categories, declared fields, connected records, provenance, and supporting source passages in the local viewer.

New in 1.1 — Publish and share domain templates.

Create signed template distributions, discover them through explicitly trusted catalogs, and install or update them with compatibility checks.

New in 1.0 — Configurable Lifecycle Profiles.

Build a knowledge system around the way you work. Define your records, relationships, review gates, and workflows in one validated profile. Start with AutoSci for research or Newsroom for editorial work, or create your own.

Explore Configurable Lifecycle Profiles →


What llmwiki does

Compile raw sources into an interlinked, citation-traceable markdown wiki that agents and humans can browse, query, lint, export, and reuse. The default profile preserves the classic concepts-and-queries layout; optional profiles add domain-specific types and workflows without adding domain branches to the compiler.

llmwiki implements the LLM Wiki pattern: instead of re-discovering knowledge from raw files at query time, compile it once into durable pages that accumulate structure, provenance, review state, and retrieval metadata over time.

When to use this repo

Use llmwiki when you need a persistent knowledge base from raw material:

  • Compile papers, notes, READMEs, transcripts, PDFs, images, or web pages into typed wiki pages.
  • Give agents a stable, citation-aware context pack instead of a pile of loose files.
  • Keep generated knowledge auditable with source citations, review queues, freshness checks, and quality gates.
  • Browse the result locally, query it from the CLI, expose it over MCP, or embed it through the SDK.
  • Exchange compiled knowledge with other tools using Open Knowledge Format (OKF), JSON, JSON-LD, GraphML, Marp, and llms.txt.

Do not use llmwiki as a general static-site generator, a heavy ontology database, or a replacement for ad-hoc search over fast-changing raw logs. It is strongest when source knowledge is worth compiling, reviewing, and reusing.

What you get

  • Compiled wiki, not chunks. A two-phase LLM pipeline extracts concepts, then generates typed pages: concept, entity, comparison, and overview.
  • Configurable Lifecycle Profiles. A fail-closed .llmwiki/profile.json can declare entity schemas, typed relations, lifecycle state machines, transition requirements, workflows, artifacts, connectors, content tiers, and retrieval policy.
  • Installable domain templates. llmwiki template init autosci creates a research project with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref import. newsroom demonstrates the same machinery for editorial work.
  • Runtime trust gates. Relation, evidence, artifact, and human/agent gates are enforced by the write path rather than left as prompt conventions; standing lint detects drift after the fact.
  • Citation-traceable output. Paragraphs and claims cite source files and line ranges, and llmwiki lint validates the links.
  • Hybrid retrieval. Semantic chunk search, BM25 reranking, and wikilink graph expansion build compact evidence packs for queries and agents.
  • Local viewer. llmwiki view opens a read-only browser UI with search, page metadata, graph exploration, source-freshness badges, and citation chips.
  • Review policy. Generated pages can be auto-held for review when confidence, contradiction, schema, or provenance rules trip.
  • Freshness repair. llmwiki lint and llmwiki next surface stale/orphaned pages; llmwiki refresh --stale repairs changed knowledge without compiling unrelated new sources.
  • Eval harness. llmwiki eval reports health score, a per-page health distribution that flags the worst pages, wikilink-graph health, citation coverage/precision, corpus stats, regression deltas, and optional judge-model citation support.
  • MCP server. llmwiki serve exposes ingest, compile, query, lint, read, status, eval, context-pack, and OKF exchange tools to MCP-compatible agents.
  • SDK. createWiki({ root }) drives ingest, compile, query, context, status, export, eval, and OKF import/export from TypeScript without shelling out.
  • Open Knowledge Format exchange. Export and import OKF bundles for portable, markdown-native knowledge exchange. External OKF imports are staged through the review queue by default; trusted bundles can be written live explicitly.
  • Other portable exports. Export JSON, JSON-LD, GraphML, Marp slides, and llms.txt for downstream systems.
  • Provider portable. Anthropic, Claude Agent SDK local login, OpenAI Codex CLI local login, OpenAI-compatible servers, Ollama, GitHub Copilot, Atlas Cloud, OrcaRouter, Converse-compatible gateways, and local OpenAI-compatible runtimes.

Configurable Lifecycle Profiles (CLP)

CLP turns llmwiki's knowledge compiler into a reusable substrate for domain-specific knowledge systems. A validated .llmwiki/profile.json is the single contract for:

  • typed entities, fields, and directed relations;
  • lifecycle states, transition evidence, and trust gates;
  • multi-stage workflows and declared actions;
  • hash-pinned artifacts and first-party connector bindings; and
  • content tiers and retrieval behavior.

These rules are enforced by the runtime, not left as prompt conventions. The CLI, SDK, MCP server, viewer, context builder, lint, status, export, and OKF exchange surfaces all operate from the same profile contract. Invalid profiles and writes that bypass a declared gate fail closed.

CLP is backward-compatible by construction: a project without .llmwiki/profile.json uses the built-in default concepts-and-queries profile and preserves the pre-1.0 behavior. You can start three ways — scaffold your own profile, install a built-in or local template, or install a signed template from a trusted tap:

# author your own profile, one entity type at a time

llmwiki profile init research --entity paper

or install a built-in or local declarative template

llmwiki template list llmwiki template inspect autosci llmwiki template init autosci

llmwiki profile validate llmwiki workflow list

autosci is a practical research system with papers, ideas, experiments, manuscripts, evidence artifacts, workflows, and Crossref ingestion. newsroom applies the same generic machinery to articles, desks, bylines, and editorial workflows. Templates contain configuration and examples, never executable plugin code.

Templates can also be distributed securely. Publishers build signed, offline distributions with llmwiki template publish — Ed25519 signing, key rotation, and package revocation — and verify them with template publish verify. Consumers add explicitly trusted taps, discover and inspect signed catalogs, and install or update templates with continuity, revocation, and compatibility checks enforced under lock.

Read the CLP concept guide, follow the AutoSci research workflow, or explore the Newsroom editorial workflow.

Karpathy's LLM Wiki pattern

Andrej Karpathy described the LLM Wiki pattern as a way to turn raw material into compiled knowledge that future agents can reuse. llmwiki is a concrete compiler for that pattern.

The key shift is moving work from query time to compile time. Traditional RAG repeatedly retrieves raw chunks and asks the model to reconstruct relationships for each question. llmwiki first turns sources into typed, interlinked pages with citations, metadata, and review state. Queries, context packs, exports, and MCP tools then operate over that compiled artifact.

That makes llmwiki useful when knowledge should compound: concepts shared across sources become one page, saved answers become future context, stale pages can be detected and repaired, and agents can consume a stable evidence pack instead of re-reading the same raw files from scratch.

See docs/concepts/karpathy-pattern.mdx for the deeper explanation.

Agent decision guide

Use llmwiki for a reusable corpus of documents, research, or project knowledge. Start with wiki_status and get_context_pack when you need evidence for your own reasoning. A one-off file read or live web search does not need a wiki.

The npm package includes an Agent Skill. See the MCP setup guide for installation. The MCP Registry identifier is io.github.atomicstrata/llmwiki; the npm package is llm-wiki-compiler and the executable is llmwiki.

Choose the entry point that matches the task:

GoalUse
Create a wiki from one source and inspect itllmwiki quickstart
Start a typed research or editorial projectllmwiki template list, then `llmwiki template init autosci\newsroom`
Inspect or validate the active domain contractllmwiki profile show and llmwiki profile validate

| Run a declared lifecycle workflow | llmwiki workflow list, then `llmwiki workf

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx