Skip to main content
Glama
One-armed-boy

auto-knowledge-sync

Auto Knowledge Sync MCP

Локальный MCP-сервер, который превращает технические знания, полученные в ходе LLM-сессий разработки, в завершённые документы и накапливает их как источник знаний для отдельного разработчика или команды. MCP запускается в Docker-контейнере на компьютере пользователя, а единственным источником истины (SSOT) для знаний служит приватный GitHub-репозиторий, указанный пользователем.

Зачем это нужно?

Объяснения, решения и предостережения, которыми вы обмениваетесь с LLM во время разработки, полезны, но легко теряются после завершения сессии. Этот проект встраивает следующий процесс в привычный способ использования MCP.

  1. LLM предлагает технические знания, которые стоит сохранить для повторного использования в будущих сессиях.

  2. MCP проверяет документ на полноту, наличие личной или внутренней конфиденциальной информации и включение исходного кода.

  3. В репозиторий GitHub коммитятся только одобренные предложения.

  4. В дальнейшем знания постоянно обновляются через поиск, проверку, оспаривание и реструктуризацию.

Сохраняемые документы — это не просто список ключевых слов, а самостоятельные записи знаний (knowledge entry), объясняющие концепцию, принцип работы, техническую значимость, решаемую проблему, условия применения и ограничения. Если нужны примеры кода, допускаются только новые примеры, а не копии или модификации существующего рабочего кода.

Related MCP server: MCP Enhanced Data Retrieval System

Основные возможности

  • Удалённый SSOT: знания и история изменений фиксируются в коммитах GitHub. Локально хранятся только воспроизводимый поисковый индекс и временные данные.

  • Блокировка конфиденциальной информации: встроенная проверка секретов и PII, а также опциональные правила запрета для конкретной организации; применяется политика fail-closed — при неудачной проверке данные не сохраняются.

  • Явное одобрение: режим одобрения по умолчанию — always. При необходимости его можно переключить на on_risk или never; жёсткие проверки безопасности и изменения высокого риска проверяются всегда.

  • Жизненный цикл знаний: помимо поиска поддерживаются подача контрпримеров, проверка устаревания и дубликатов, упорядочивание связей, а также предложения по слиянию, разделению, переклассификации и объявлению устаревшими.

  • Без серверной части: нет постоянно работающего центрального сервера или операционной базы данных. MCP запускается локально, когда его вызывает MCP-клиент, например Codex или Claude Code.

  • Минимальные права: PAT выдаётся только на указанный приватный репозиторий; MCP не требует прав на организации GitHub, Actions или pull request.

Требования

  • Docker Desktop или Docker Engine

  • приватный GitHub-репозиторий, который будет использоваться как хранилище знаний

  • fine-grained PAT, ограниченный только этим репозиторием

    • Metadata: Read-only

    • Contents: Read and write

    • Права на Pull requests, Actions и Administration не выдаются

  • Для сборки из исходников — Node.js 24 или новее и Git

Перед сохранением корпоративных материалов проверьте политику организации по использованию внешнего GitHub. При первом запуске рекомендуется проверить подключение на синтетическом техническом содержимом, а не на реальных рабочих материалах.

Быстрый старт

1. Подготовка исходников и локального образа

git clone https://github.com/One-armed-boy/auto-knowledge-sync-mcp.git
cd auto-knowledge-sync-mcp
npm ci
npm run build
docker build --tag auto-knowledge-sync-mcp:local .

2. Создание файла PAT и конфигурации

Не вставляйте PAT напрямую в командную строку или YAML — храните его в файле, доступном только владельцу.

CONFIG_DIR="$HOME/.config/auto-knowledge-sync"
PAT_FILE="$CONFIG_DIR/secrets/github_pat"

mkdir -p "$CONFIG_DIR/secrets"
umask 077
touch "$PAT_FILE"
chmod 600 "$PAT_FILE"
${EDITOR:-nano} "$PAT_FILE"

node dist/cli.js init \
  --repository <GITHUB_OWNER>/<PRIVATE_KNOWLEDGE_REPOSITORY> \
  --token-file "$PAT_FILE"

init создаёт файл конфигурации по умолчанию и загружает манифест знаний в репозиторий. Если использовать конфигурацию по умолчанию, вручную править YAML не нужно. Создаваемые пути по умолчанию:

$HOME/.config/auto-knowledge-sync/config.yaml
$HOME/.config/auto-knowledge-sync/secrets/github_pat

3. Диагностика подключения и регистрация MCP-клиента

doctor проверяет репозиторий, права PAT, совместимость схемы, состояние ветки и кэша, а также выводит команды регистрации для Codex и Claude Code.

CONFIG_FILE="$CONFIG_DIR/config.yaml"

node dist/cli.js doctor \
  --config-file "$CONFIG_FILE" \
  --token-file "$PAT_FILE" \
  --client-commands \
  --image-ref auto-knowledge-sync-mcp:local \
  --host-config-file "$CONFIG_FILE" \
  --host-token-file "$PAT_FILE"

Выполните команду client_commands.codex или client_commands.claude из вывода один раз в соответствующем клиенте. После регистрации подключение можно проверить так:

codex mcp list
codex mcp get auto-knowledge-sync
claude mcp list
claude mcp get auto-knowledge-sync

Если нужна команда клиента, которая запускает результат сборки на хосте напрямую, а не через образ, опустите --image-ref и опции монтирования хоста в doctor --client-commands. О стабильном release-образе и Compose runtime с фиксированным digest см. документацию по установке и эксплуатации.

Основное использование

После подключения LLM работает в следующем порядке.

  1. repository_status — проверка состояния удалённого репозитория и схемы.

  2. search_knowledge или get_knowledge — чтение существующих знаний.

  3. capture_knowledge — предложение новых технических знаний.

  4. Проверка результата на конфиденциальность и полноту, затем apply_proposal для коммита.

  5. При обнаружении устаревших знаний или контрпримеров — challenge_knowledge или maintain_knowledge.

Доступные инструменты MCP:

Инструмент

Назначение

search_knowledge

Поиск технических знаний и проверка ограниченных подсказок о состоянии

get_knowledge

Чтение документа, обоснования и рецензии по стабильному ID записи

capture_knowledge

Создание предложения о сохранении с проверкой полноты, конфиденциальности и независимости примеров кода

challenge_knowledge

Подача контрпримеров и поправок с запросом проверки

apply_proposal

Атомарное применение одобренного предложения коммитом в GitHub

maintain_knowledge

Проверка устаревания, дубликатов, связей и классификации, предложения по изменению структуры

repository_status

Диагностика репозитория, миграций и производного индекса

Все изменения используют ключ идемпотентности и проверку удалённого HEAD. При конфликте система предлагает заново выполнить поиск текущего состояния и создать новое предложение.

Конфигурация

Значения по умолчанию заданы консервативно.

schema_version: 1
repository:
  slug: owner/private-knowledge
publishing:
  approval_mode: always
privacy:
  fail_closed: true
search:
  lexical: true
  vector:
    enabled: false
maintenance:
  inline_budget_ms: 200
logging:
  content: never

Большинству пользователей достаточно конфигурации, созданной init. Режим одобрения или правила запрета для организации нужны только при использовании init --advanced или --privacy-rules-file. Примеры — в examples/privacy-rules.yaml.

Подробные параметры и правила совместимости — в документации по конфигурации и эксплуатации, схема — в spec/schemas.

Принципы данных и безопасности

  • Приватный GitHub-репозиторий — единственный SSOT для знаний; локальный индекс SQLite можно удалить и воссоздать.

  • В записи знаний не включаются рабочие исходники, внутренние идентификаторы, учётные данные и приватный исходный код.

  • Если нужно описать код — создаётся новый независимый пример, а не копия оригинала.

  • PAT не копируется в конфигурацию и передаётся в контейнер через read-only bind mount.

  • Конфигурация, PAT, приватные Markdown-файлы и рабочий код не должны попадать в Git working tree или контекст сборки Docker.

  • В логи не записываются текст знаний и секреты.

Модель угроз и конвейер конфиденциальности — в документации по безопасности и конфиденциальности, процедура сообщения об уязвимостях — в SECURITY.md.

Формат хранилища знаний

В GitHub-репозитории по канонической схеме хранятся записи знаний, карточки обоснований, рецензии на оспаривание, регрессионные кейсы и сгенерированный INDEX.md. Правила каталогов, frontmatter и связей — в спецификации хранилища знаний, политика поиска и обновления — в документации по поиску и жизненному циклу знаний.

Обновление

Release-образ использует проверенный digest образа, а не изменяемый тег. runtime init создаёт стабильный Compose-дескриптор, поэтому после замены PAT или обновления образа не нужно перерегистрировать MCP-клиент. Сначала проверьте совместимость через upgrade --check, затем выполните runtime update-image --verified-release. Миграции схемы и конфигурации применяются автоматически с файлами миграции по версиям и не перезаписывают исходную конфигурацию произвольно.

Подробные процедуры — в документации по миграциям и документации по установке и эксплуатации.

Разработка

Для участия в разработке в среде Node.js 24+ выполните:

npm ci
npm run check

Команды тестирования и оценки, а также правила изменений — в документации по тестированию и оценке и архитектуре системы.

Дополнительно

Лицензия пакета — Apache-2.0.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
8Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI applications to access and contextualize organizational knowledge sources including GitHub repositories and internal documentation through standardized MCP protocol integration. Features OAuth 2.1 authentication, vector-based semantic search, and optimized context chunking for enterprise development workflows.
  • F
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Provides a persistent memory and governance layer that allows AI coding agents to query documented architecture rules and validate code against team standards. It enables agents to verify compliance across categories like security and testing before suggesting changes to ensure consistency across development sessions.
    3
    17

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Shared, permission-aware company context for AI agents, with provenance, approvals and audit.

  • Provide your AI coding tools with token-efficient access to up-to-date technical documentation for…

  • Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/One-armed-boy/auto-knowledge-sync-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server