MCP server Grounded Knowledge Engine
Commit 12 de nov. de 2026Fornece memória de projeto durável para agentes de IA, fundamentando respostas em arquivos Markdown locais e capturando novos aprendizados de volta na base de conhecimento.
Também conhecido como dimosgit/grounded-knowledge-engine
- Stars
- 5
- Ferramentas
- —
- Downloads, 30 dias
- —
- Versão mais recente
- —
- Último commit
- 12 de nov. de 2026
- Licença
- MIT
O que é o MCP Grounded Knowledge Engine?
Grounded Knowledge Engine é um MCP server. Fornece memória de projeto durável para agentes de IA, fundamentando respostas em arquivos Markdown locais e capturando novos aprendizados de volta na base de conhecimento.
Resumo gerado a partir do README do projeto
Sobre o MCP server de Grounded Knowledge Engine
A função principal desta ferramenta é fornecer memória de projeto durável para agentes de codificação de IA por meio de arquivos Markdown locais. Isso permite que desenvolvedores que utilizam Claude Code, Codex, Gemini CLI ou Copilot mantenham o contexto entre diferentes sessões, fundamentando as respostas em evidências locais. O sistema utiliza uma abordagem local-first, onde seus arquivos Markdown permanecem como a fonte de verdade, enquanto os índices de recuperação são gerados como ativos descartáveis em sua máquina.
Os usuários interagem com o MCP server por meio de um perfil central que contém ferramentas como kb.search, kb.get_record, kb.answer_and_capture e kb.resume_project. O motor pode ingerir vários formatos de documentos, incluindo PDF, DOCX, XLSX, PPTX e HTML, para expandir a base de conhecimento. Embora os workspaces nomeados comecem com a escrita desabilitada, a configuração padrão permite que os agentes anexem automaticamente novas descobertas aos registros existentes. Esta configuração requer Node 22.5 ou superior para funcionar corretamente.
O que você pode fazer com ele
- 1Retomar tarefas de desenvolvimento interrompidasPeça ao seu agente de IA para continuar exatamente de onde a sessão anterior parou usando um briefing citado.
- 2Automatizar a retenção de conhecimentoFaça com que o agente salve automaticamente novas descobertas técnicas diretamente na documentação do seu projeto.
- 3Pesquisar documentação local do projetoRecupere informações específicas do seu codebase com citações precisas de arquivos e números de linha.
- 4Ingerir arquivos externos do projetoAdicione contexto ao seu workspace importando vários tipos de documentos, como planilhas ou apresentações.
Escrito a partir do README do projeto. Cada caso de uso é verificado com uma citação dele.
Verificações automatizadas
Executado em 15 de nov. de 2026Relatório completo →Ainda não verificado. Um servidor precisa de uma pontuação de 80, nenhum problema grave e dados suficientes para verificarmos. Como as verificações funcionam · O que corrigir para ganhar mais pontos
- Repositório de origem vinculado e acessíveldimosgit/grounded-knowledge-engine is public and reachablegithub.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Passou
- O pacote indica este repositório como sua origemNão verificado
- Proveniência da build (atestação Sigstore)Não verificado
- Licença de código aberto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Passou
- Commit ou release no último anoLast commit or release 2026-11-12github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Passou
- OpenSSF ScorecardNão verificado
- Nome do pacote não é próximo a um pacote popularNão verificado
- Nenhum aviso crítico no pacote ou em suas dependênciasNão verificado
- Sem instruções ocultas para o modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersPassou
- Ferramentas destrutivas estão rotuladasNão verificado
- O endpoint remoto responde ao handshake do MCPNão verificado
README
Ver no 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.
Perguntas sobre o MCP Grounded Knowledge Engine
Quais formatos de arquivo o GKE pode ingerir?
O motor suporta a ingestão de documentos em PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML e outros.
O GKE armazena meus dados em um banco de dados na nuvem?
Não, é um motor local-first onde cada workspace permanece na sua máquina e seu Markdown continua sendo a fonte única de verdade.
Como o motor lida com novas informações aprendidas pela IA?
Quando a escrita está habilitada, o agente anexa automaticamente novas descobertas ao registro Markdown relevante sem perguntar antes.