知我 KnowMe

主题

7. MCP server + 接入 AI agent ​

KnowMe 内置 MCP（Model Context Protocol）server，让 Claude Code / Cursor / 任何 MCP 客户端都能直接读取你的笔记库。

7.1 MCP 是什么 ​

MCP 是 Anthropic 在 2024 年推出的协议，让 LLM agent 通过统一接口调用外部工具/数据源。KnowMe 实现了一个 MCP server，暴露 5 个只读工具：

Tool功能
search在 wiki 词条上做 FTS5 全文搜索（结果带高亮）
search_live直接 grep 原始 markdown 文件（不依赖 ingest）
get_page按 slug 获取单个 wiki 词条全文 + frontmatter
list_pages列出 wiki 词条（支持按 type / tag 过滤）
get_backlinks拿到某词条的所有反向链接

7.2 启动 MCP server ​

KnowMe 的 MCP server 是一个独立 stdio 程序：

bash
node /path/to/KnowMe.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/packages/mcp-server/dist/cli.js \
  --vault /Users/you/Documents/KnowMe-vault

或更简单的方式：用 KnowMe 桌面版 Settings → MCP server → 复制启动命令。

7.3 接入 Claude Code ​

在 Claude Code 配置里加：

json
{
  "mcpServers": {
    "knowme": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/KnowMe.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/packages/mcp-server/dist/cli.js",
        "--vault",
        "/Users/you/Documents/KnowMe-vault"
      ]
    }
  }
}

启动 Claude Code 后用 /mcp 命令检查 knowme 是否连上。

7.4 接入 Cursor ​

Cursor Settings → MCP → Add Server，填入与 Claude Code 相同的 command + args。

7.5 接入其他 agent ​

绝大多数主流 agent（Claude Code、OpenAI Codex、OpenCode、Continue.dev、Cline 等）都支持 MCP，配置方式大同小异。详见 MCP quickstart。

7.6 实际用法举例 ​

你：帮我看看 KnowMe vault 里关于 LLM Wiki 的所有笔记，总结一下我的核心观点。

Claude Code：[调用 search 工具搜索 "LLM Wiki"，找到 5 条匹配]
            [调用 get_page 拉取每条全文]
            [调用 get_backlinks 找出关联词条]
你的核心观点是 …

7.7 写权限（v1.x） ​

v1 阶段 MCP server 是只读。计划在 v1.5+ 引入 write path（让 agent 通过 MCP 创建/更新笔记，但所有写操作都进 Review queue 等用户确认）。

7.8 与 PyClaw 的双向 ​

PyClaw 是同作者的另一个项目。两者通过 MCP 互通：

  • KnowMe MCP server 暴露给 PyClaw → PyClaw 长期记忆可以引用 KnowMe wiki
  • 未来 v1.5+：PyClaw 把抽取的 task / skill 写回 KnowMe 形成闭环

详见 ROADMAP § 姊妹项目协同。