ターミナルのみを対象としたローカル知識ベースで、PDF、Markdown ノート、論文執筆のエビデンスを管理します。Obsidian や Zotero に依存せず、CLI、スクリプト、MCP エージェントから直接利用できます。
SQLite FTS5 による全文検索で、中国語と英語に対応
PDF をページ単位で解析し、citekey・ページ番号・原文の抜粋を返します
Markdown ノートを再帰的にインポートし、安定した citekey を保持します
BibTeX 書誌ファイルと研究ドラフトのディレクトリ
stdio 上の JSON-RPC MCP サーバーにより、Codex などのターミナルエージェントに接続可能
LanceDB + Sentence Transformers によるオプションのベクトルインデックス
すべてのインデックスと解析結果はローカルで再構築可能なファイルです
Related MCP server: search-docs
Linux/macOS
Python 3.11+
pdftotext、pdfinfo、pdftoppm（poppler の導入を推奨）
基本的な全文検索に追加の Python 依存関係は不要です。Python 3.12 の仮想環境と uv を推奨します。
uv python install 3.12
uv venv --python 3.12 .venv
uv pip install --python .venv/bin/python -e .オプションの依存:
# 向量检索（CPU 环境）
uv pip install --python .venv/bin/python lancedb sentence-transformers
# 更复杂的 PDF 版面、表格和公式解析
uv pip install --python .venv/bin/python doclingNVIDIA カード以外の場合:
uv pip install --python .venv/bin/python \
torch==2.6.0+cpu \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu./kb init
./kb add ~/Books/paper.pdf --title "Paper title" --author "Doe, Jane" --year 2024
./kb add ~/notes/method.md --title "Method notes"
./kb index --all
./kb search "retrieval augmented generation" --limit 5よく使うコマンド:
./kb status
./kb doctor
./kb show <citekey> --page 2
./kb passage --citekey <citekey> --page 2
./kb cite <citekey> --page 2
./kb page-image <citekey> 2 --dpi 150論文の引用形式は、[@citekey, p. 2] です。
kb add でファイルを1つずつ追加できます。多数のファイルを一括でインポートする場合はシェルを使います:
find ~/Books/final -type f \( -iname '*.pdf' -o -iname '*.md' \) -print0 |
while IFS= read -r -d '' file; do
./kb add "$file"
done
./kb index --all --forceserve-mcp は stdin/stdout で JSON-RPC を転送するため、追加の MCP SDK は必要ありません:
[mcp_servers.terminal_kb]
command = "/absolute/path/to/knowledge-base/kb"
args = ["--root", "/absolute/path/to/knowledge-base", "serve-mcp"]提供されるツールは以下の通りです:
search_library: PDF と Markdown のエビデンスを検索
get_passage: ページ番号付きの正確な引用を取得
get_document: ドキュメントのメタデータとステータスを表示
get_page_image: PDF ページをレンダリングして数式・表・図を確認
スクリプトでエビデンスを探す: find_evidence
index_status: インデックスの状態を確認
ベクトルインデックスはオプション機能で、.kb/config.toml で有効にします:
enable_vectors = true
embedding_model = "BAAI/bge-small-zh-v1.5"その後、再構築します:
./kb index --all --force初回実行時に Hugging Face からモデルをダウンロードします。
./kb doctor
.venv/bin/python -m unittest discover -s tests -vUnclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Search and reason over your Obsidian-style Markdown vault, right from ChatGPT.
Token-efficient search for coding agents over public and private documentation.
Search arXiv/Semantic Scholar/OpenAlex + medical evidence (PubMed/Europe PMC) + LaTeX/PDF tools.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/xuj1nfan/knowledge_base'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server