MCP server Grounded Knowledge Engine
Коммит 12 нояб. 2026 г.Предоставляет ИИ-агентам долгосрочную память проекта, основывая ответы на локальных Markdown-файлах и записывая новые знания обратно в базу знаний.
Также известен как dimosgit/grounded-knowledge-engine
- Звёзды
- 5
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- —
- Последний коммит
- 12 нояб. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое Grounded Knowledge Engine MCP?
Grounded Knowledge Engine — это MCP server. Предоставляет ИИ-агентам долгосрочную память проекта, основывая ответы на локальных Markdown-файлах и записывая новые знания обратно в базу знаний.
Сводка сгенерирована из README проекта
О Grounded Knowledge Engine MCP server
Основная функция этого инструмента — обеспечение ИИ-агентов для написания кода долгосрочной памятью проекта через локальные Markdown-файлы. Это позволяет разработчикам, использующим Claude Code, Codex, Gemini CLI или Copilot, сохранять контекст между разными сессиями, опираясь на локальные данные. Система использует подход local-first: ваши Markdown-файлы остаются первоисточником, а индексы поиска генерируются на вашей машине как временные активы.
Пользователи взаимодействуют с сервером через основной профиль, содержащий такие инструменты, как kb.search, kb.get_record, kb.answer_and_capture и kb.resume_project. Для расширения базы знаний движок может импортировать различные форматы документов, включая PDF, DOCX, XLSX, PPTX и HTML. Хотя в именованных рабочих пространствах запись по умолчанию отключена, стандартная настройка позволяет агентам автоматически добавлять новые находки в существующие записи. Для корректной работы требуется Node 22.5 или новее.
Что вы можете с ним делать
- 1Возобновление прерванных задач разработкиПопросите своего ИИ-агента продолжить работу ровно с того места, где закончилась предыдущая сессия, используя предоставленный брифинг с цитатами.
- 2Автоматизация сохранения знанийПозвольте агенту автоматически сохранять новые технические открытия непосредственно в документацию вашего проекта.
- 3Поиск по локальной документации проектаИзвлекайте специфическую информацию из вашей кодовой базы с точными ссылками на файлы и номера строк.
- 4Импорт внешних файлов проектаДобавляйте контекст в ваше рабочее пространство, импортируя различные типы документов, такие как таблицы или презентации.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Автоматические проверки
Запущено 15 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки · Что исправить, чтобы получить больше баллов
- Связанный и доступный исходный репозиторийdimosgit/grounded-knowledge-engine is public and reachablegithub.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникНе проверялось
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Не проверялось
- Open source лицензия (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-11-12github.com/dimosgit/grounded-knowledge-engine ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостяхНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для модели0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Удалённая конечная точка отвечает на рукопожатие MCPНе проверялось
README
Открыть на 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.
Вопросы о Grounded Knowledge Engine MCP
Какие форматы файлов может импортировать GKE?
Движок поддерживает импорт документов PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML и других.
Хранит ли GKE мои данные в облачной базе данных?
Нет, это движок с приоритетом локального хранения (local-first): каждое рабочее пространство остается на вашей машине, а ваши Markdown-файлы служат основным источником истины.
Как движок обрабатывает новую информацию, полученную ИИ?
Если функция записи включена, агент автоматически добавляет новые сведения в соответствующую Markdown-запись без предварительного запроса.