📚 llm-wiki-kit

Хватит каждый раз заново объяснять свои исследования своему ИИ-агенту.

👁 License: MIT
👁 Python 3.10+

llm-wiki-kit дает вашему ИИ-агенту постоянную структурированную память, которая накапливается со временем. Добавляйте PDF-файлы, URL-адреса, видео с YouTube — ваш агент создает вики, связывает факты и помнит всё на протяжении всех сессий.

Основано на паттерне LLM Wiki от Карпаты. Работает с Claude, Codex, Cursor, Windsurf и любым агентом, совместимым с MCP.

https://github.com/user-attachments/assets/8814a581-1832-4e94-a5df-9e9b6b041507

Проблема

Каждый раз, когда вы начинаете новый чат:

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*

Вы постоянно заново обучаете своего агента тому, что он уже должен знать.

Related MCP server: Notemd MCP Server

Решение

С llm-wiki-kit ваш агент ведет свою собственную базу знаний:

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..."

Вики сохраняется. Перекрестные ссылки накапливаются. Ваш агент становится умнее с каждым добавленным источником.

⚡ Быстрый старт (2 минуты)

1. Установка

pip install "llm-wiki-kit[all] @ git+https://github.com/iamsashank09/llm-wiki-kit.git"

2. Инициализация вики

mkdir my-research && cd my-research
llm-wiki-kit init --agent claude

3. Подключение вашего агента

Добавьте в конфигурацию 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

Добавьте в .cursor/mcp.json:

{
 "mcpServers": {
 "llm-wiki-kit": {
 "command": "llm-wiki-kit",
 "args": ["serve", "--root", "/path/to/my-research"]
 }
 }
}

Windsurf

Добавьте в ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
 "mcpServers": {
 "llm-wiki-kit": {
 "command": "llm-wiki-kit",
 "args": ["serve", "--root", "/path/to/my-research"]
 }
 }
}

4. Использование

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*

Теперь у вашего агента есть постоянная память, которая сохраняется между сессиями.

🔥 Что делает это решение особенным

📥 Поддерживаемые источники

Ваш агент может обрабатывать что угодно:

Установите то, что вам нужно:

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

🧠 Как это работает

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Агент читает исходные материалы, пишет страницы вики и поддерживает связи. Вы никогда не касаетесь вики напрямую — агент выполняет всю работу.

📊 Граф знаний

wiki_graph создает интерактивную HTML-визуализацию структуры вашей вики:

Узлы имеют цветовую кодировку по типу (источники, концепции, синтез). Нажимайте и перетаскивайте, чтобы исследовать связи.

🛠 Доступные инструменты

Ваш агент получает следующие MCP-инструменты:

💡 Варианты использования

Исследования: Загружайте статьи в свою вики неделями. Задавайте вопросы на синтез, охватывающие все прочитанное.

Технический онбординг: Загрузите документацию кодовой базы. Ваш агент будет отвечать на вопросы по архитектуре, основываясь на накопленном контексте.

Конкурентная разведка: Добавляйте отчеты о рынке, звонки о доходах, новости. Агент поддерживает живую картину, которая обновляется по мере добавления данных.

Обучение: Смотрите обучающие видео на YouTube, читайте блоги. Агент создает персонализированную вики всего, что вы изучили.

Заметки к книгам: Загружайте главы по мере чтения. Агент отслеживает персонажей, темы, сюжетные линии и связи.

🔍 Советы профессионалов

• Используйте Obsidian для визуализации графа вашей вики — это просто папка с markdown-файлами

• Инициализируйте Git в директории вашей вики — получите историю версий бесплатно

• Позвольте агенту активно создавать ссылки — ценность растет за счет связей

• Периодически запускайте lint — это помогает находить противоречия и пробелы в базе знаний

• Начните с малого — даже 5-10 источников создают удивительно полезную вики

📦 Разработка

git clone https://github.com/iamsashank09/llm-wiki-kit
cd llm-wiki-kit
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[all]"

🙏 Благодарности

Основано на идее LLM Wiki от Андрея Карпаты.

📄 Лицензия

MIT — делайте с этим что хотите.

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers