knowmind
The knowmind server is an AI memory and knowledge management layer that gives AI assistants persistent, searchable memory — enabling them to store, recall, update, and link information across sessions.
Recall knowledge (
knowmind_recall): Hybrid search (BM25 + vector + graph traversal) over your knowledge corpus to retrieve relevant memories, decisions, and facts.Time-filtered recall (
knowmind_recall_at_time): Query what was known at a specific point in time using bi-temporal filtering.Store memories (
knowmind_store_memory): Save insights, decisions, preferences, facts, and results as typed memory entries (semantic, episodic, procedural, or reference).Upload documents (
knowmind_upload_document): Ingest longer texts with automatic chunking, embeddings, and graph indexing; re-uploading by title replaces the old version.Update facts (
knowmind_update_fact): Update an existing memory bi-temporally — the old entry is marked as superseded, preserving full history.Link memories (
knowmind_link): Create typed relationships between memory nodes (e.g.,HAS_EMPLOYEE,DEPENDS_ON); inverse edges are created automatically.Unlink memories (
knowmind_unlink): Remove a typed relationship between two memory nodes, including its inverse.List relations (
knowmind_list_relations): Retrieve all incoming and outgoing relationships for a specific memory node.List recent entries (
knowmind_list_recent): Browse the most recently created documents and memories.Health check (
knowmind_health): Get the current status of platform components (Postgres, Memory Service, Graph).Corpus statistics (
knowmind_stats): View counts of stored memories, graph edges, and chunks in your tenant corpus.
Integrates with GitHub Copilot via VS Code to provide long-term memory and knowledge graph capabilities, allowing AI agents to store and retrieve contextual information during development.
knowmind
Ihr KI-Assistent kennt Ihr Unternehmen nicht. Er beginnt jedes Gespräch bei null, und Sie erklären ihm zum wiederholten Mal dieselben Zusammenhänge. knowmind ist das Gedächtnis darunter: Was Sie einmal ablegen, steht in Claude, ChatGPT, Cursor und Ihren eigenen Anwendungen zur Verfügung. Betrieben in Deutschland, im Rechenzentrum Nürnberg.
Der Privat-Tarif kostet dauerhaft nichts und verlangt keine Zahlungsdaten. Schnittstelle, Kommandozeile und MCP-Server sind in jedem Tarif enthalten, auch dort.
· knowmind.de · Discord · dieses Paket unter Apache-2.0
Installation
npm install -g knowmindOder ohne Installation direkt als MCP-Server: npx -y knowmind mcp
Related MCP server: aura-memory
Einrichtung
Kostenloses Konto auf knowmind.de anlegen und dort einen Zugangsschlüssel erzeugen: Dashboard → API-Tokens
Lokal speichern:
knowmind login --token kmt_xxxxxxxxAlternativ über ENV:
export KNOWMIND_TOKEN=kmt_xxxxxxxx
export KNOWMIND_API_URL=https://knowmind.deBefehle
npx -y knowmind install <ide> MCP-Server im KI-Client verdrahten (claude, cursor, vscode …)
knowmind init Automatische Gedächtnis-Pflege im KI-Client einrichten
knowmind search "Wo läuft die OKR-App?"
knowmind upload notizen.md --title "Meeting Notizen 2026-05-12"
knowmind stats
knowmind health
knowmind status Lebenszeichen des Gedächtnisses (Report)
knowmind status --line Einzeilige Statusline für Ihr KI-Werkzeug
knowmind configDie Statusline (knowmind status --line) zeigt knowmind als grüne Lampe direkt in Ihrem
KI-Werkzeug: ruhig grün, wenn erreichbar, grünes Flackern wie eine Festplatten-LED, während
knowmind arbeitet, rot bei Ausfall. knowmind init --client claude-code bindet sie
automatisch ein (eine bereits vorhandene eigene Statusline bleibt unangetastet).
Automatische Pflege einrichten (knowmind init)
Damit Ihre KI knowmind selbsttätig pflegt — Recall vor jeder Aufgabe, Sichern nach
jeder sicherungswürdigen Runde — richtet knowmind init die passenden Mechanismen für
Ihren Client ein. Der Befehl erkennt den Client am Projekt- und Home-Verzeichnis
(.claude/, .cursor/, ~/.codex/) oder Sie wählen ihn explizit.
knowmind init # Client automatisch erkennen
knowmind init --client claude-code # gezielt für Claude Code
knowmind init --client cursor # gezielt für Cursor
knowmind init --dry-run # zeigt nur, was geschähe (schreibt nichts)Was eingerichtet wird:
Claude Code — projektlokale Hooks in
.claude/:UserPromptSubmit → ruft vor jeder inhaltlichen Frage
knowmind_recallauf und reicht die Top-Treffer als Kontext nach (Memory-First, automatisch).Stop → erinnert die KI daran, mit
knowmind_store_memoryzu sichern, wenn die Runde Sicherungswürdiges enthielt (Deploy/Commit, neue Regel, Entscheidung) und noch nichts gespeichert wurde.ein Memory-First-Block in
./CLAUDE.md(mit<!-- BEGIN/END knowmind -->-Markern).
Cursor —
.cursor/rules/knowmind.mdcmit der Memory-First-Regel (alwaysApply).Claude Desktop / Codex / generisch — kein automatischer Hook-Mechanismus vorhanden; der Befehl zeigt den Memory-First-Text zum manuellen Einfügen (siehe Grenze unten).
Idempotent & nicht-destruktiv: Ein zweiter Lauf erzeugt keine Duplikate
(marker-/befehls-basierte Ersetzung); bestehende fremde Dateien und Hooks bleiben
unangetastet. Mit --dry-run sehen Sie jede Aktion vorab.
Grenze der Automatik: Eine harte Erzwingung der Pflege gibt es nur in Clients mit Hook-/Rule-Mechanismus (Claude Code, Cursor). In Clients ohne solchen Mechanismus (z. B. Claude Desktop, Codex CLI) greifen die MCP-instructions (werden beim Verbinden gelesen) und die MCP-prompts — eine modellabhängige Steuerung ohne technische Garantie.
MCP-Server einrichten
knowmind ist ein MCP-Server (npx -y knowmind mcp, stdio). Token aus dem knowmind.de-Dashboard
(→ API-Tokens) als KNOWMIND_TOKEN; optional KNOWMIND_API_URL (Standard https://knowmind.de).
Claude Code
claude mcp add knowmind --env KNOWMIND_TOKEN=kmt_xxx --env KNOWMIND_API_URL=https://knowmind.de -- npx -y knowmind mcpClaude Desktop / Cursor / Windsurf / Cline / Continue / Goose / Zed (claude_desktop_config.json, ~/.cursor/mcp.json, …)
{
"mcpServers": {
"knowmind": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "knowmind", "mcp"],
"env": { "KNOWMIND_TOKEN": "kmt_xxx", "KNOWMIND_API_URL": "https://knowmind.de" }
}
}
}Windows-Hinweis: falls
npxnicht direkt startet,"command": "cmd","args": ["/c", "npx", "-y", "knowmind", "mcp"].
VS Code / GitHub Copilot (.vscode/mcp.json — Top-Level servers + inputs)
{
"inputs": [{ "id": "knowmind_token", "type": "promptString", "description": "Knowmind API token", "password": true }],
"servers": {
"knowmind": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "knowmind", "mcp"],
"env": { "KNOWMIND_TOKEN": "${input:knowmind_token}", "KNOWMIND_API_URL": "https://knowmind.de" }
}
}
}Codex CLI (~/.codex/config.toml)
[mcp_servers.knowmind]
command = "npx"
args = ["-y", "knowmind", "mcp"]
env = { KNOWMIND_TOKEN = "kmt_xxx", KNOWMIND_API_URL = "https://knowmind.de" }Gemini CLI (~/.gemini/settings.json) — gleiche mcpServers-Struktur wie Claude Desktop.
Remote (ohne lokale Installation) — für Clients mit HTTP-MCP-Support direkt der gehostete Endpoint:
{ "type": "http", "url": "https://knowmind.de/api/mcp/v1", "headers": { "Authorization": "Bearer kmt_xxx" } }Token kann statt per env auch lokal via knowmind login --token kmt_xxx (→ ~/.knowmind/config.json) hinterlegt werden.
Tools (im MCP-Modus)
Der MCP-Modus ist seit 0.1.18 ein reiner Proxy auf die Plattform: Tool-Namen,
Schemas und Safety-Annotations kommen direkt vom Server und sind damit immer
identisch mit dem Remote-Connector (https://knowmind.de/api/mcp/v1).
knowmind_recall— Hybride Suche im Wissensspeicher des Mandantenknowmind_recall_at_time— Recall mit Zeitfilter (bi-temporal)knowmind_store_memory— Neue Erinnerung anlegen (Titel + Inhalt)knowmind_upload_document— Längeren Text als Dokument ingestieren (Upsert-per-Titel: gleicher Titel ersetzt die alte Version)knowmind_update_fact— Fakt bi-temporal aktualisieren (Historie bleibt)knowmind_link— Typisierte Beziehung anlegen (Inverse wird automatisch gesetzt)knowmind_unlink— Beziehung wieder entfernen (samt Inverse)knowmind_list_relations— Beziehungen einer Erinnerung auflistenknowmind_list_recent— Zuletzt angelegte Dokumente/Memories des Mandanten auflisten, sortiert nach Anlagedatum absteigendknowmind_stats— Statistik über gespeicherte Erinnerungen und Beziehungenknowmind_health— Verfügbarkeits-Status der Plattform
Inverse-Beziehungen (z. B. IS_EMPLOYEE_OF zu HAS_EMPLOYEE) werden
serverseitig automatisch mit angelegt. Hinweis: knowmind upload als
CLI-Befehl läuft über die REST-Schnittstelle (/api/documents), nicht über MCP.
Daten in Deutschland
knowmind wird in Deutschland betrieben: Ihre Inhalte (Memories, Account- und Metadaten) werden ausschließlich auf Servern in Deutschland (Hetzner-Rechenzentrum) gespeichert und verlassen Deutschland nicht. Auftragsverarbeitung (AVV) nach Art. 28 DSGVO verfügbar: https://knowmind.de/legal/avv
Hinweis (Bring-your-own-Key): Wenn Sie eigene Schlüssel externer KI-Anbieter hinterlegen, werden Ihre Anfragen direkt an den von Ihnen gewählten Anbieter übermittelt. Sitzt dieser außerhalb der EU, kann dabei ein Drittlandtransfer stattfinden, für den Sie als Verantwortlicher zuständig sind.
Haftung & Nutzung (Disclaimer)
Software: Dieses Paket steht unter der Apache-Lizenz 2.0 und wird „AS IS" ohne jegliche Gewährleistung bereitgestellt; die Haftung ist im Rahmen der Lizenz (Abschnitte 7 und 8) ausgeschlossen bzw. beschränkt. Siehe
LICENSE.Eigenes Konto, eigener Token: knowmind bündelt keine Zugangsdaten. Sie nutzen Ihren eigenen knowmind.de-Account und API-Token. Anlegen: https://knowmind.de/dashboard/api-tokens
Eigene Kosten/Verbrauch: Jede Nutzung (API-Anfragen, Token-/Kontingentverbrauch, ggf. modellbezogene Kosten) erfolgt über Ihren eigenen Account und auf Ihre Verantwortung. Verbrauch und Kosten sind im knowmind.de-Dashboard transparent einsehbar.
Service-Bedingungen: Für die Nutzung der gehosteten Plattform gelten die AGB und die Datenschutzerklärung von knowmind.de: AGB · Datenschutz · AVV · Impressum
Kein Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen: knowmind ist ein Gedächtnis-/Recall-Dienst und nicht für den Betrieb von selbstfahrenden Fahrzeugen, kritischer Infrastruktur, medizinischen oder lebenserhaltenden Systemen oder sonstigen Anwendungen bestimmt, bei denen ein Fehler oder Ausfall zu Tod, Personen-, Umwelt- oder schweren Sachschäden führen kann. Ein Einsatz in solchen Umgebungen erfolgt auf alleiniges Risiko des Nutzers.
Anbieter: Schübeler Consulting — Johann Jörgen Schübeler. Kontakt: info@schuebeler-consulting.de
Maintenance
Resources
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