LLM Wiki Kit
📚 llm-wiki-kit
Deja de explicarle tu investigación a tu agente de IA en cada sesión.
llm-wiki-kit le da a tu agente de IA una memoria persistente y estructurada que se compone con el tiempo. Suelta PDFs, URLs, vídeos de YouTube; tu agente construye una wiki, conecta los puntos y recuerda todo a través de las sesiones.
Basado en el patrón LLM Wiki de Karpathy. Funciona con Claude, Codex, Cursor, Windsurf y cualquier agente compatible con MCP.
https://github.com/user-attachments/assets/8814a581-1832-4e94-a5df-9e9b6b041507
El problema
Cada vez que inicias un nuevo chat:
You: "Remember that paper on speculative decoding I shared last week?"
Agent: "I don't have access to previous conversations..."
You: *sighs, re-uploads PDF, re-explains context*Constantemente estás reenseñando a tu agente cosas que ya debería saber.
Related MCP server: llm-wiki-mcp
La solución
Con llm-wiki-kit, tu agente mantiene su propia base de conocimiento:
You: "What did we learn about speculative decoding?"
Agent: *searches wiki* "Based on the 3 papers you've shared, the Eagle
architecture shows the best efficiency tradeoffs because..."La wiki persiste. Las referencias cruzadas se acumulan. Tu agente se vuelve más inteligente con cada fuente que añades.
⚡ Inicio rápido (2 minutos)
1. Instalar
pip install "llm-wiki-kit[all] @ git+https://github.com/iamsashank09/llm-wiki-kit.git"2. Inicializar una wiki
mkdir my-research && cd my-research
llm-wiki-kit init --agent claude3. Conectar tu agente
Añade a la configuración de Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"llm-wiki-kit": {
"command": "llm-wiki-kit",
"args": ["serve", "--root", "/path/to/my-research"]
}
}
}OpenAI Codex
codex mcp add llm-wiki-kit -- llm-wiki-kit serve --root /path/to/my-researchCursor
Añade a .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"llm-wiki-kit": {
"command": "llm-wiki-kit",
"args": ["serve", "--root", "/path/to/my-research"]
}
}
}Windsurf
Añade a ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"llm-wiki-kit": {
"command": "llm-wiki-kit",
"args": ["serve", "--root", "/path/to/my-research"]
}
}
}4. Usarlo
You: "Ingest this paper: raw/attention-is-all-you-need.pdf"
Agent: *creates wiki pages, cross-references concepts, updates index*
You: "Now ingest https://youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY"
Agent: *extracts transcript, links to existing transformer concepts*
You: "How does the attention mechanism in the paper relate to Karpathy's explanation?"
Agent: *searches wiki, synthesizes answer from both sources*Tu agente ahora tiene memoria persistente que sobrevive a través de las sesiones.
🔥 Qué lo hace diferente
Característica | Por qué importa |
Ingesta multiformato | PDFs, URLs, YouTube, markdown — solo suéltalo |
Referencias cruzadas automáticas | El agente construye |
Persistente entre sesiones | Inicia chats nuevos sin perder contexto |
Búsqueda de texto completo | El agente encuentra páginas relevantes al instante (SQLite FTS5) |
Comprobaciones de salud |
|
Visualización de grafos |
|
Sin bloqueo de proveedor | Son solo archivos markdown en una carpeta — visualízalos en Obsidian, VS Code, donde sea |
Funciona con cualquier agente MCP | Claude, Codex, Cursor, Windsurf y más |
📥 Fuentes admitidas
Tu agente puede ingerir cualquier cosa:
Suelta esto... | Obtén esto... |
| Texto extraído, marcadores de página, metadatos |
| Contenido del artículo limpio, guardado automáticamente en |
| Transcripción completa con marcas de tiempo |
| Ingesta directa de markdown |
Instala lo que necesites:
pip install "llm-wiki-kit[pdf]" # PDF support
pip install "llm-wiki-kit[web]" # URL extraction
pip install "llm-wiki-kit[youtube]" # YouTube transcripts
pip install "llm-wiki-kit[all]" # Everything🧠 Cómo funciona
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOU │
│ "Ingest this paper. How does it relate to X?" │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ WIKI (agent-maintained) │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ concepts/ │ │ sources/ │ │ synthesis/ │ │
│ │ attention.md │◄─┤ paper-1.md │──► cache.md │ │
│ │ [[linked]] │ │ [[linked]] │ │ [[linked]] │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ + index.md (table of contents) │
│ + log.md (what happened when) │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ RAW SOURCES (immutable) │
│ paper.pdf, article.html, transcript.md │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘El agente lee las fuentes originales, escribe páginas wiki y mantiene las conexiones. Nunca tocas la wiki directamente — el agente hace todo el trabajo.
📊 Grafo de conocimiento
wiki_graph genera una visualización HTML interactiva de la estructura de tu wiki:
Los nodos están codificados por colores según el tipo (fuentes, conceptos, síntesis). Haz clic y arrastra para explorar las conexiones.
🛠 Herramientas disponibles
Tu agente obtiene estas herramientas MCP:
Herramienta | Qué hace |
| Procesa cualquier fuente (archivo, URL, YouTube) |
| Crea o actualiza una página wiki |
| Lee una página específica |
| Búsqueda de texto completo en todas las páginas |
| Encuentra enlaces rotos, huérfanos, páginas vacías |
| Resumen: conteo de páginas, fuentes, actividad reciente |
| Añade al registro de operaciones |
| Genera visualización de grafo HTML interactiva |
💡 Casos de uso
Investigación: Alimenta tu wiki con artículos durante semanas. Haz preguntas de síntesis que abarquen todas tus lecturas.
Onboarding técnico: Ingiere la documentación de una base de código. Tu agente responde preguntas de arquitectura a partir del contexto acumulado.
Inteligencia competitiva: Añade informes de mercado, llamadas de resultados, noticias. El agente mantiene un panorama vivo que se actualiza a medida que añades más.
Aprendizaje: Mira tutoriales de YouTube, lee publicaciones de blog. El agente construye una wiki personalizada de todo lo que has estudiado.
Notas de libros: Ingiere capítulos a medida que lees. El agente rastrea personajes, temas, hilos argumentales y conexiones.
🔍 Consejos profesionales
Usa Obsidian para visualizar el grafo de tu wiki — es solo una carpeta de archivos markdown
Git init en tu directorio wiki — obtén historial de versiones gratis
Deja que el agente enlace agresivamente — el valor se compone en las conexiones
Ejecuta lint periódicamente — detecta contradicciones y lagunas en tu base de conocimiento
Empieza poco a poco — incluso 5-10 fuentes producen una wiki sorprendentemente útil
📦 Desarrollo
git clone https://github.com/iamsashank09/llm-wiki-kit
cd llm-wiki-kit
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[all]"🙏 Créditos
Basado en la idea de LLM Wiki de Andrej Karpathy.
📄 Licencia
MIT — haz lo que quieras con ella.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Personal wiki and memory layer for AI assistants. Persistent, structured memory across sessions.
Self-hostable team wiki; agents read & write it via MCP; Atlas turns your repo into a cited wiki.
- KumbukaOAuthai.kumbuka
Governed, auditable knowledge your team curates for its AI assistants, self-hostable
Self-hostable shared brain for you and your AI agents — docs, flows, meetings, decisions, rationale
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI-powered knowledge base management with automated wiki-linking, content generation from titles, web research summarization, and knowledge graph integrity maintenance for Markdown files.15 npm3MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenancePersistent markdown wiki for your AI agent, built on Karpathy's LLM wiki gist.56 PyPI1MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server for persistent, compounding markdown wikis maintained by LLMs. Enables incremental knowledge base building with interlinked pages, search, and raw source management.27 npm1MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceMindBase implements Karpathy's "LLM wiki" pattern as an MCP server. Instead of retrieving chunks at query time (RAG), the LLM maintains a persistent wiki between your conversations: it reads every source you feed it, cross-references pages with [[wikilinks]], flags contradictions between sources, and keeps a context.md that reflects your current synthesized thinking.502 npm136MIT