Grounded Knowledge Engine MCPサーバー
コミット 2026年11月12日ローカルのMarkdownファイルに基づいた回答の生成と、新しい学習内容のナレッジベースへの書き戻しにより、AIエージェントに永続的なプロジェクトメモリを提供します。
別名 dimosgit/grounded-knowledge-engine
- スター
- 5
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年11月12日
- ライセンス
- MIT
Grounded Knowledge Engine MCPとは
Grounded Knowledge EngineはMCPサーバーです。 ローカルのMarkdownファイルに基づいた回答の生成と、新しい学習内容のナレッジベースへの書き戻しにより、AIエージェントに永続的なプロジェクトメモリを提供します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Grounded Knowledge Engine MCP server について
このツールの主な機能は、ローカルのMarkdownファイルを通じて、AIコーディングエージェントに永続的なプロジェクトメモリを提供することです。これにより、Claude Code、Codex、Gemini CLI、またはCopilotを使用する開発者が、ローカルのエビデンスに基づいた回答を得ることで、異なるセッション間でもコンテキストを維持できるようになります。システムはローカルファーストのアプローチを採用しており、Markdownファイルが信頼できる唯一の情報源として保持される一方で、検索インデックスはマシン上の使い捨てのアセットとして生成されます。
ユーザーは、kb.search、kb.get_record、kb.answer_and_capture、kb.resume_projectなどのツールを含むコアプロファイルを通じてサーバーとやり取りします。エンジンは、ナレッジベースを拡張するために、PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTMLを含むさまざまなドキュメント形式をインジェストできます。名前付きワークスペースは書き込みが無効な状態で開始されますが、デフォルトの設定では、エージェントが既存のレコードに新しい知見を自動的に追記できるようになっています。このセットアップを正しく動作させるには、Node 22.5以降が必要です。
できること
- 1中断された開発タスクの再開引用されたブリーフィングを使用して、AIエージェントに前回のセッションの続きから正確に作業を再開させます。
- 2知識保持の自動化エージェントに、新しい技術的な発見をプロジェクトドキュメントに直接自動保存させます。
- 3ローカルプロジェクトドキュメントの検索ファイル名や行番号の正確な引用とともに、コードベースから特定の情報を取得します。
- 4外部プロジェクトファイルのインジェストスプレッドシートやプレゼンテーションなどのさまざまなドキュメントタイプをインポートすることで、ワークスペースにコンテキストを追加します。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
自動チェック
実行日 2026年11月15日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能dimosgit/grounded-knowledge-engine is public and reachablegithub.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-12github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るGrounded 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.
Grounded Knowledge Engine MCPのよくある質問
どのようなファイル形式をインジェストできますか?
PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTMLなどのドキュメントのインジェストをサポートしています。
データはクラウドデータベースに保存されますか?
いいえ、ローカルファーストのエンジンであるため、すべてのワークスペースはマシン上に保持され、Markdownが信頼できる唯一の情報源(source of truth)として維持されます。
AIが学習した新しい情報はどのように処理されますか?
書き込みが有効な場合、エージェントは事前の確認なしに、新しい知見を関連するMarkdownレコードに自動的に追記します。