gknowledge

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Karpathy の LLM Wiki をネイティブな GNOME アプリで。
ドキュメントを取り込むだけで、LLM が最新の状態に保つリンク付き Wiki が作成されます。
ネイティブな GNOME アプリです。デフォルトでオフラインで動作し、ディスク上にはプレーンな Markdown として保存され、Obsidian と互換性があります。
お好みの「頭脳」をお使いください。ローカルモデル、OpenAI 互換エンドポイント、またはご自身の ChatGPT プランに対応しています。

_{AI 論文 6 件（data/demo/papers）を対象にオフラインエンジンが生成した実際の出力です。API キーは不要です。 make demo-svg で再生成できます。}

## インストール

Ubuntu 24.04 以降および Debian 13 以降なら、1 行でインストールできます。 署名済みの gknowledge APT リポジトリを追加するため、apt upgrade でアップデートが届きます（その他のディストリビューションでは、ユーザーごとにインストールされます）。

curl -fsSL https://github.com/openapi/gknowledge/releases/latest/download/install.sh | bash

または、APT リポジトリを手動で追加します。 apt は GTK 4、Libadwaita、PyGObject もインストールします。

sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/gknowledge.gpg https://openapi.github.io/gknowledge/gknowledge.gpg
sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/gknowledge.sources https://openapi.github.io/gknowledge/gknowledge.sources
sudo apt update && sudo apt install gknowledge

Flatpak を使えば、どのディストリビューションでもインストールできます（GNOME ランタイムは Flathub から取得します）。

flatpak install --user https://openapi.github.io/gknowledge/io.github.openapi.Gknowledge.flatpakref

どちらのリポジトリも openapi.github.io/gknowledge で説明しています。

次に、アプリグリッドから gknowledge を開きます。削除するには、sudo apt remove gknowledge（または flatpak uninstall io.github.openapi.Gknowledge）を実行します。

その他のディストリビューション、ソースからのビルド、リリースビルド

• Fedora、Arch など： パッケージマネージャーで PyGObject、GTK 4、Libadwaita をインストールし、上記の 1 行インストーラーを実行します。root 権限なしで ~/.local にインストールされます。
• ソースから： git clone https://github.com/openapi/gknowledge && cd gknowledge && make install。
• 個別のファイル： 各バージョンの .deb と Flatpak バンドルはリリースページにあります。たとえば、gknowledge_all.deb をダウンロードした後、sudo apt install ./gknowledge_all.deb を実行します。

gknowledge を選ぶ理由

LLM Wiki、Tolaria、OpenKnowledge、Reor、Khoj を使ったことがあれば、一連の流れはすでにご存じでしょう。ソースを取り込み、モデルに Wiki を作成・管理させ、そこから質問に答えてもらいます。 gknowledge はこれと同じことを、GNOME ネイティブアプリとして実現します。

• Web ビューではなく、ネイティブアプリです。 GTK 4 と Libadwaita を採用し、GNOME HIG に準拠するように作られています。Electron、Tauri、ブラウザーエンジンは使いません。
• アカウントなしで使えます。 内蔵のヒューリスティックエンジンが、オフラインで情報を取り込み、質問に回答します。より優れた統合結果が必要になったら、モデルを追加できます。
• データは自分のものです。 YAML フロントマター付きの Markdown と、読み取り可能な SQLite インデックスを使用します。フォルダーを Obsidian や任意のエディターで開けます。
• 出典付きで確認でき、段階的に処理されます。 生成された各ページには出典が記録され、回答にはページが引用されます。レビューキューで自分で管理できます。

おなじみのワークフロー

参考にしたもの	内容	gknowledge での状況
Karpathy's LLM Wiki、LLM Wiki	取り込み： 新しいソースを読み込み、関連するページを更新	実装済み：出典情報付きの 2 段階抽出
Reor、Khoj	質問： ノートから回答を得る。出典付き	実装済み：語彙検索とグラフ拡張、引用、回答の保存
LLM Wiki、OpenKnowledge	index.md と log.md、[[wikilinks]]、Obsidian 互換の保管庫	実装済み
LLM Wiki、Tolaria	AI の変更を反映前にレビュー	レビューキューは実装済み、Git の差分表示は予定
Karpathy's LLM Wiki、OpenKnowledge	Lint： 孤立したページ、矛盾、古くなったページ	予定
LLM Wiki	ナレッジグラフ、クラスター、情報の不足箇所	予定
Tolaria、OpenKnowledge、LLM Wiki	エージェントが Wiki を読み書きするための MCP サーバー	実装済み：gknowledge-mcp
LLM Wiki	Web クリッパー、フォルダー監視、詳細なリサーチ	予定

日程は ROADMAP.md、未処理の項目は TODO.md をご覧ください。

GNOME ネイティブの Karpathy の LLM Wiki

2026年4月、Andrej Karpathy はLLM Wiki パターンについて説明しました。質問のたびに生のドキュメントを読み直すのではなく、LLM が永続的な Wiki を構築して維持し、時間とともに知識を蓄積していくというものです。gknowledge はこれをデスクトップアプリとして実装しています。

引き継いだもの

• 3つのレイヤー：変更されない sources/、生成された knowledge/ Wiki、そしてエンジンの動作を指定する設定。
• 操作：取り込み（ソースを読み、関連するページを更新）と質問（引用付きで Wiki から回答）。次はリントです。
• カタログとしての index.md と、追記専用の履歴としての log.md。
• [[wikilinks]] と YAML フロントマターを使ったプレーンな Markdown。フォルダーを Obsidian で開けます。
• 人間がキュレーションし、モデルが維持します。

変更・追加したもの

• アイデアファイルではなく、ネイティブアプリ。 GTK 4 と Libadwaita を採用し、ソース、Wiki、アシスタント、レビューを1つのウィンドウにまとめています。
• モデルがなくても動作します。 オフラインエンジンで取り込みと回答ができ、モデルを使えばさらに精度が向上します。
• 好きな頭脳を利用できます。 Sign in with ChatGPT を通じた ChatGPT プラン、Ollama、または OpenAI 互換のエンドポイントを利用できます。
• 出典情報付きの2段階取り込み。 まず分析し、その後にページを作成します。各ページにはソースが記録されます。
• 空のページも重複もありません。 ページは実際の内容がある場合にのみ作成され、複数のソースに登場する名前は統合されます（「Kasparov」と「Garry Kasparov」など）。マイナーな人物名は、2つ目のソースで言及されるまでは言及として扱われます。
• モデルが確信を持てない内容を確認するためのレビューキュー。
• MCP サーバーを搭載しているため、Claude Code、Codex、Cursor から同じ Wiki を検索、閲覧、拡充できます。

Claude Code、Codex、Cursor から Wiki を使う

gknowledge には MCP サーバーが付属しています。任意のエージェントをプロジェクトフォルダーに接続できます。

claude mcp add gknowledge -- gknowledge-mcp ~/Knowledge/my-project     # Claude Code
codex mcp add gknowledge -- gknowledge-mcp ~/Knowledge/my-project      # Codex CLI

Cursor やその他のクライアントでは、MCP 設定に以下を追加してください。

{ "mcpServers": { "gknowledge": { "command": "gknowledge-mcp", "args": ["/home/you/Knowledge/my-project"] } } }

ツール	エージェントでできること
search_wiki	キーワードでページを検索する
read_page	出典とバックリンクを含めてページを読む
list_pages	種類別にページを一覧表示する
ask	引用付きの回答を取得し、必要に応じて Wiki に保存する
add_source	ファイルをインポートして取り込む
recent_activity	最近の変更を確認する

ソースから試す

sudo apt install python3-gi gir1.2-gtk-4.0 gir1.2-adw-1   # Ubuntu / Debian
git clone https://github.com/openapi/gknowledge && cd gknowledge
make start      # opens a demo project with six AI papers already ingested

make start はソースを編集するたびにアプリも再起動するため、gknowledge の開発に最適です。日常的に使うには make install でインストールしてください。

好きな頭脳を利用する

プロバイダー	必要なもの	備考
オフライン（デフォルト）	なし	ヒューリスティックな抽出と抽出的な回答。完全にプライベートです。
ChatGPT プラン	Plus または Pro アカウント	Preferences の Provider から Sign in with ChatGPT を選択します。利用料金はご自身のプランに請求され、API キーは不要です。
Ollama / LM Studio / vLLM	ローカルサーバー	お使いのマシン上で動作する OpenAI 互換のエンドポイントを利用できます。
OpenAI 互換クラウド	API キー	OpenAI、OpenRouter、Together などを利用できます。

オフライン以外のプロバイダーを選択しない限り、データが外部に送信されることはありません。

比較

	gknowledge	LLM Wiki	Tolaria	OpenKnowledge	Reor（アーカイブ済み）	Khoj
GNOME / GTK 4 ネイティブ	はい	Tauri	Tauri	Electron	Electron	Web + Electron
オフライン、キーなしで動作	はい	モデルが必要	AI は任意	エージェント駆動	ローカルモデル	セルフホスト
プレーンな Markdown の保管庫	はい	はい	はい	はい	はい	自分の保管庫を読み込み
Linux パッケージ	.deb、Flatpak	.deb、AppImage	AppImage、.deb	.deb、.rpm	AppImage	pip、Docker
ライセンス	MIT	GPL-3.0	AGPL-3.0	GPL-3.0	AGPL-3.0	AGPL-3.0

各プロジェクトの詳細と沿革は DISTRIBUTING.md に記載されています。

gknowledge は…に代わる選択肢です

gknowledge は、LLM を活用したナレッジベース、ローカルファーストのノートツール、ドキュメント RAG システムが交わる領域に位置します。以下のツールを使ったことがあれば、課題の概要はすでにご存じでしょう。gknowledge は、ネイティブな GNOME/GTK アプリケーションとしてこの課題に取り組み、ローカルファーストで、プロバイダーに依存せず、完全なオフラインでも利用できます（組み込みのヒューリスティック抽出エンジンのおかげで、API キーは不要です）。

LLM wiki／ナレッジベース自動構築ツール（最も近い競合製品。いくつかは NOTES.md で調査しています）：

• LLM Wiki (nashsu/llm_wiki) — Karpathy の「LLM が wiki を構築し、維持する」というインクリメンタルなパターンを実装した Tauri デスクトップアプリ
• Tolaria — ファイルファースト、Git ファーストの Markdown ナレッジベース。AI による編集支援機能を備えています
• WeKnora (Tencent) — エンタープライズ向け RAG、エージェント、自動 wiki 構築フレームワーク
• OpenKnowledge (Inkeep) — LLM wiki 向けのエージェント／MCP 統合機能を備えた WYSIWYG Markdown エディター
• Reor — 関連するノートを自動でリンクする、ローカルファーストの AI ノートツール
• Khoj — ドキュメントを対象にした、セルフホスト可能な AI「第二の脳」

競合製品ではありません：Google NotebookLM は、出典を引用する同様のノートブック体験を提供しますが、クローズドソースで、クラウド専用です。

ドキュメント RAG／「自分のナレッジとチャット」エンジン：

• AnythingLLM、Onyx (formerly Danswer)、Quivr、PrivateGPT、GPT4All、Cherry Studio、Verba (Weaviate)

ローカルファースト／ネットワーク化された思考を支援するノートツール（gknowledge は自動取り込みと来歴の記録により、これらを補完します）：

• Obsidian（＋Smart Connections／Copilot プラグイン）、Logseq、SiYuan、Trilium Notes、Zettlr、Foam、Dendron、Joplin、Notion、Tana、Capacities、Heptabase、RemNote

AI 機能を拡充しているドキュメント／文献管理ツール：

• Zotero、Paperless-ngx

gknowledge の特長

• Electron/Tauri や Web ファーストではなく、GNOME ネイティブ — GTK 4 と Libadwaita を使用し、HIG に準拠しており、Flatpak と相性が良好です。
• オフラインファーストで、プロバイダーに依存しません — ローカルのヒューリスティックエンジンが標準で組み込まれています。OpenAI 互換エンドポイント（OpenAI、Ollama、LM Studio、vLLM、OpenRouter など）はオプションで、切り替え可能であり、プロジェクトごとに設定できます。
• 確認可能で、ユーザーが所有できる形式 — ナレッジは YAML フロントマター付きのプレーンな Markdown（Obsidian 互換）と、読みやすい SQLite インデックスで構成されます。同期サービスに縛られることはありません。
• ステートレスな RAG ではなく、インクリメンタル処理 — 質問のたびに最初から検索し直すのではなく、出典情報を保持し、相互にリンクされた永続的なナレッジ空間にソースを一度取り込みます。
• 人間が介在する仕組み — 生成されたコンテンツは明確に表示され、レビューキューにより編集の主導権を維持できます。

プロジェクトのドキュメント

• ROADMAP.md — マイルストーンと、他のプロジェクトから取り入れる機能
• TODO.md — 実行可能なバックログ
• DISTRIBUTING.md — 類似プロジェクトの位置付けと配布に関する調査（イタリア語）
• CONTRIBUTING.md — 貢献方法
• docs/DESIGN.md — 製品とデザインに関する原本ドキュメント
• CHANGELOG.md — 各リリースでの変更内容

ライセンス

MITです。貢献を歓迎します。詳しくはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

スター履歴

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