wikijs-mcp-server
Wiki.js MCP Server
Model Context Protocol Server für die Wiki.js-Integration – Erstellen und verwalten Sie Wiki-Seiten direkt über Ihren KI-Assistenten.
Verwenden Sie dies mit Claude Code? Nutzen Sie stattdessen wikijs-plugin – es kombiniert diesen Server (portiert nach Python) mit einer
docs-wiki-Fähigkeit zu einem einzigen Plugin, das über den Claude Code-Marktplatzmechanismus installierbar ist, ohne manuelle Klon-/Build-/Konfigurations- schritte. Die Konfiguration wechselt von der.envdieses Repos zu~/.wikijs-plugin/.env(einrichten über/wikijs-plugin:setup); die Laufzeitumgebung ändert sich von Node.js 18+ zu Python 3.11+; Toolnamen (wikijs_create_page, ...) bleiben unverändert. Dieses Repo erhält weiterhin Fehlerbehebungen und bleibt die Möglichkeit, den Server direkt auszuführen (siehe Quick Start unten) für jeden anderen MCP-Client als Claude Code.Migration einer bestehenden Installation: Kopieren Sie
~/.claude/mcp-servers/wikijs/.envnach~/.wikijs-plugin/.env(gleiche Schlüssel, gleiche Werte – kein neuer API-Token erforderlich), entfernen Sie dann den altenwikijs-Eintrag aus~/.claude.json, damit die Tools nicht doppelt registriert werden.
v2.0.0 – Große Überarbeitung
Diese Version enthält eine vollständige Neufassung nach den MCP-Best Practices:
TypeScript – Vollständige Typsicherheit mit Strict Mode
Modernes SDK – Verwendet MCP SDK v1.24+ mit der
McpServer.tool()-APIZod-Validierung – Laufzeit-Eingabevalidierung für alle Tools
Service-Präfix-Tools – Alle Tools verwenden das Präfix
wikijs_für Namensraum-KlarheitTool-Anmerkungen – Korrekte
readOnlyHint,destructiveHintusw.Paginationsunterstützung – Listenoperationen geben
has_more,next_offset,total_countzurückZeichenbegrenzungen – Große Inhalte werden mit eindeutigen Hinweisen abgeschnitten
Related MCP server: mediawiki-mcp-server
Dokumentation
Vollständige Dokumentation & FAQ
Der umfassende Leitfaden umfasst:
Installationsanleitung
Konfigurationsbeispiele
Alle 7 MCP-Tools mit Parametern
Details zur GraphQL-API-Integration
Fehlerbehebungsanleitung
Quick Start
Für jeden anderen MCP-Client als Claude Code (siehe Hinweis oben für Claude Code):
# 1. Clone repository
git clone https://github.com/markus-michalski/wikijs-mcp-server.git
cd wikijs-mcp-server
# 2. Install dependencies
npm install
# 3. Build TypeScript
npm run build
# 4. Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your Wiki.js API credentials
# 5. Point your MCP client's config at dist/index.js and restart itVoraussetzungen
Node.js 18+
Wiki.js-Instanz (v2.x oder v3.x)
Wiki.js-API-Token mit Berechtigungen zur Seitenverwaltung
Verfügbare Tools
Tool | Beschreibung | Anmerkungen |
| Neue Wiki-Seiten mit Markdown oder HTML erstellen |
|
| Bestehende Seiten aktualisieren (Inhalt, Titel, Tags) |
|
| Vollständigen Seiteninhalt und Metadaten abrufen |
|
| Seiten mit Paginierung und Filtern auflisten |
|
| Volltextsuche über Wiki-Seiten |
|
| Seiten dauerhaft löschen |
|
| Seiten in neue Pfade verschieben |
|
Entwicklung
# Development with hot-reload
npm run dev
# Build for production
npm run build
# Type checking
npm run typecheckProjektstruktur
wikijs-mcp-server/
├── src/
│ ├── index.ts # Main server entry point
│ ├── constants.ts # Shared constants (CHARACTER_LIMIT, etc.)
│ ├── types.ts # TypeScript type definitions
│ ├── schemas/ # Zod validation schemas
│ ├── services/ # API client and error handling
│ └── tools/ # Tool implementations
├── dist/ # Compiled JavaScript
├── evaluation.xml # MCP evaluation test questions
└── package.jsonLizenz
MIT-Lizenz – Siehe LICENSE für Details
Autor
Markus Michalski
Webseite: markus-michalski.net
GitHub: @markus-michalski
Links
Vollständige Dokumentation (Englisch)
Vollständige Dokumentation (Deutsch)
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
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If you are the server author, to access and configure the admin panel.
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Hosted markdown project wikis your team's AI assistants read, search, and update over MCP.
Read and write your team's shared, AI-readable wiki from any MCP client.
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
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