MCP server de Grounded Knowledge Engine
Commit 12 nov 2026Proporciona memoria de proyecto duradera a los agentes de IA al fundamentar las respuestas en archivos Markdown locales y capturar nuevos aprendizajes directamente en la base de conocimientos.
También conocido como dimosgit/grounded-knowledge-engine
- Stars
- 5
- Herramientas
- —
- Descargas, 30 días
- —
- Última versión
- —
- Último commit
- 12 nov 2026
- Licencia
- MIT
¿Qué es Grounded Knowledge Engine MCP?
Grounded Knowledge Engine es un MCP server. Proporciona memoria de proyecto duradera a los agentes de IA al fundamentar las respuestas en archivos Markdown locales y capturar nuevos aprendizajes directamente en la base de conocimientos.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de Grounded Knowledge Engine
La función principal de esta herramienta es proporcionar memoria de proyecto duradera a los agentes de codificación de IA mediante archivos Markdown locales. Permite a los desarrolladores que utilizan Claude Code, Codex, Gemini CLI o Copilot mantener el contexto entre diferentes sesiones al fundamentar las respuestas en evidencia local. El sistema utiliza un enfoque local-first donde tus archivos Markdown siguen siendo la fuente de verdad, mientras que los índices de recuperación se generan como activos desechables en tu máquina.
Los usuarios interactúan con el MCP server a través de un perfil central que contiene herramientas como kb.search, kb.get_record, kb.answer_and_capture y kb.resume_project. El motor puede ingerir varios formatos de documentos, incluyendo PDF, DOCX, XLSX, PPTX y HTML, para expandir la base de conocimientos. Aunque los espacios de trabajo con nombre comienzan con la escritura desactivada, la configuración predeterminada permite que los agentes añadan automáticamente nuevos hallazgos a los registros existentes. Esta configuración requiere Node 22.5 o superior para funcionar correctamente.
Qué puedes hacer con él
- 1Reanudar tareas de desarrollo interrumpidasPide a tu agente de IA que retome exactamente donde terminó la sesión anterior utilizando un informe citado.
- 2Automatizar la retención de conocimientosHaz que el agente guarde automáticamente nuevos descubrimientos técnicos directamente en la documentación de tu proyecto.
- 3Buscar en la documentación local del proyectoRecupera información específica de tu base de código con citas precisas de archivos y números de línea.
- 4Ingerir archivos externos del proyectoAñade contexto a tu espacio de trabajo importando varios tipos de documentos como hojas de cálculo o presentaciones.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Verificaciones automáticas
Ejecutado 15 nov 2026Informe completo →Aún no verificado. Un servidor necesita una puntuación de 80, ningún hallazgo grave y suficientes datos para que podamos revisarlo. Cómo funcionan las verificaciones · Qué corregir para obtener más puntos
- Repositorio de origen vinculado y accesibledimosgit/grounded-knowledge-engine is public and reachablegithub.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Aprobado
- El paquete indica este repositorio como su origenNo verificado
- Procedencia de la compilación (atestación de Sigstore)No verificado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-11-12github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo verificado
- No hay avisos críticos en el paquete ni en sus dependenciasNo verificado
- Sin instrucciones ocultas para el modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo verificado
- El endpoint remoto responde al handshake de MCPNo verificado
README
Ver en GitHubGrounded Knowledge Engine
Local-first, provider-neutral project memory for AI coding agents.
Grounded Knowledge Engine (GKE) gives Claude Code, Codex, Gemini CLI, and other MCP clients durable context across sessions. It retrieves evidence from local files, answers with file-and-line citations, retains useful learning back into Markdown, and resumes structured project state without turning a database or hosted service into the source of truth.
Your Markdown remains canonical. Retrieval indexes are derived and disposable, and every workspace stays on your machine.
https://github.com/user-attachments/assets/d00c977b-9538-4835-94d5-26350136eb34
What GKE does
- Grounded answers with file-and-line citations and strict abstention.
- Durable capture back into Markdown; risky changes enter a review queue.
- Project resume as a cited briefing: focus, decisions, blockers, next steps.
- Document ingestion for PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML, and more.
- One local MCP server for Claude Code, Codex, Gemini CLI, and Copilot.
It is not a hosted chat memory, team wiki, or document-management platform.
Quick start
GKE requires Node 22.5 or newer; Node 24 is recommended.
Install the current release:
npm install --global https://github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine/releases/download/v0.2.2/grounded-knowledge-engine-0.2.2.tgz
Create the verified demo workspace and configure supported clients:
gke demo
cd gke-demo
gke setup
Restart Claude Code or Codex from gke-demo, then ask:
Use GKE to resume the router-rollout project.
Continue with the five-minute golden path to retrieve cited evidence, retain one learning, and retrieve it again from a fresh session.
The core loop
Index or ingest local evidence, answer with citations, capture what was learned back into Markdown, and resume the project in a later session.
MCP surface
The default core profile exposes four tools: kb.search, kb.get_record,
kb.answer_and_capture, and kb.resume_project. When writes are enabled,
retention is automatic and update-first: when the agent establishes a finding
the knowledge base lacked, it is appended to the record that owns it, without
asking first. The demo and default workspaces enable writes; named workspaces
start with writes disabled. The full profile adds
advanced retrieval, decisions, and explicit write tools. See the
MCP server reference.
Your own workspace and documents
gke setup --workspace client-alpha --workspace-root "/path/to/client-alpha"
npm run ingest -- ./inbox --dry-run
Each named workspace runs as its own process, with writes disabled by default. See workspace configuration and the ingestion guide.
Operator Cockpit
An optional local view for project attention, capture and decision review, and a context graph. Try the public demo or read the Cockpit guide.
Learn more
Golden path · Boundaries · Data model · Copilot · Agent workflows · Contributing
License
MIT. The demo knowledge base includes paraphrased notes from the MIT-licensed MCP documentation; see demo sources.
Preguntas sobre Grounded Knowledge Engine MCP
¿Qué formatos de archivo puede ingerir GKE?
El motor admite la ingesta de documentos en PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML y más.
¿GKE almacena mis datos en una base de datos en la nube?
No, es un motor local-first donde cada espacio de trabajo permanece en tu máquina y tus archivos Markdown siguen siendo la fuente de verdad canónica.
¿Cómo gestiona el motor la nueva información aprendida por la IA?
Cuando la escritura está habilitada, el agente añade automáticamente los nuevos hallazgos al registro Markdown correspondiente sin preguntar previamente.