Grounded Knowledge Engine MCP server
2026년 11월 12일 커밋로컬 Markdown 파일을 기반으로 답변을 생성하고 새로운 학습 내용을 지식 베이스에 다시 기록하여, AI agent에게 지속 가능한 프로젝트 메모리를 제공합니다.
다른 이름 dimosgit/grounded-knowledge-engine
- 스타
- 5
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- —
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 12일
- 라이선스
- MIT
Grounded Knowledge Engine MCP란?
Grounded Knowledge Engine은(는) MCP server입니다. 로컬 Markdown 파일을 기반으로 답변을 생성하고 새로운 학습 내용을 지식 베이스에 다시 기록하여, AI agent에게 지속 가능한 프로젝트 메모리를 제공합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
Grounded Knowledge Engine MCP server 정보
이 도구의 주요 기능은 로컬 Markdown 파일을 통해 AI 코딩 agent에게 지속 가능한 프로젝트 메모리를 제공하는 것입니다. Claude Code, Codex, Gemini CLI 또는 Copilot을 사용하는 개발자가 로컬 근거를 바탕으로 답변을 생성함으로써 서로 다른 세션 간에도 컨텍스트를 유지할 수 있도록 돕습니다. 이 시스템은 로컬 우선 방식을 사용하여 Markdown 파일이 원본 데이터를 유지하며, 검색 인덱스는 사용자의 기기에 일회성 자산으로 생성됩니다.
사용자는 kb.search, kb.get_record, kb.answer_and_capture, kb.resume_project와 같은 도구를 포함하는 핵심 프로필을 통해 server와 상호작용합니다. 엔진은 지식 베이스를 확장하기 위해 PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML을 포함한 다양한 문서 형식을 가져올 수 있습니다. 지정된 워크스페이스는 쓰기 기능이 비활성화된 상태로 시작하지만, 기본 설정에서는 agent가 기존 레코드에 새로운 발견 내용을 자동으로 추가할 수 있습니다. 이 시스템이 올바르게 작동하려면 Node 22.5 이상의 버전이 필요합니다.
활용 사례
- 1중단된 개발 작업 재개인용된 브리핑을 사용하여 AI agent가 이전 세션이 중단된 지점부터 정확히 작업을 이어가도록 요청합니다.
- 2지식 보존 자동화새로운 기술적 발견 사항을 프로젝트 문서에 직접 자동으로 저장하도록 agent에게 맡깁니다.
- 3로컬 프로젝트 문서 검색정확한 파일 및 라인 번호 인용을 통해 코드베이스에서 특정 정보를 검색합니다.
- 4외부 프로젝트 파일 가져오기스프레드시트나 프레젠테이션과 같은 다양한 문서 유형을 가져와 워크스페이스에 컨텍스트를 추가합니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
자동 검사
2026년 11월 15일에 실행됨전체 보고서 →아직 인증되지 않았습니다. 서버는 80점 이상의 점수, 심각한 결함 없음, 그리고 검사에 충분한 데이터를 갖추어야 합니다. 검사 방식 · 점수를 높이기 위해 수정할 항목
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능dimosgit/grounded-knowledge-engine is public and reachablegithub.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 명시검사되지 않음
- 빌드 출처(Sigstore 증명)검사되지 않음
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-11-12github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음검사되지 않음
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음검사되지 않음
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 원격 엔드포인트가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Grounded 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 질문
GKE에서 어떤 파일 형식을 가져올 수 있나요?
PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML 등 다양한 문서 가져오기를 지원합니다.
GKE는 데이터를 클라우드 데이터베이스에 저장하나요?
아니요, 로컬 우선(local-first) 엔진으로 모든 워크스페이스는 사용자의 기기에 유지되며 Markdown 파일이 신뢰할 수 있는 유일한 원천(source of truth)으로 남습니다.
AI가 새로 학습한 정보를 엔진이 어떻게 처리하나요?
쓰기 기능이 활성화되어 있으면, agent가 별도의 확인 절차 없이 새로운 발견 내용을 관련 Markdown 레코드에 자동으로 추가합니다.