📚 llm-wiki-kit

Deja de explicarle tu investigación a tu agente de IA en cada sesión.

👁 License: MIT
👁 Python 3.10+

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: Notemd MCP Server

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 claude

3. 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-research

Cursor

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

📥 Fuentes admitidas

Tu agente puede ingerir cualquier cosa:

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:

💡 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.

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
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