Kilonova MCP

Kilonova MCP

为 Claude Code 提供的持久化知识库工具。
Claude 可以跨会话记住你的项目、决策和模式——数据存储在你的设备上，无需云服务。

由 AIM Studio 构建 · 免费 · MIT License

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问题

每次 Claude Code 会话开始时，Claude 都一无所知。你需要重新解释项目结构、重新描述上周做出的决策、重新说明正在进行的工作。上下文很快就会耗尽。

解决方案：DOT + KB

Kilonova 为 Claude 在你的本地设备上提供持久化知识库。会话开始时，Claude 会加载你的 DOT（Document of Truth，真实文档）——一份经过压缩、结构化的参考文档，记录项目状态、当前任务、决策和模式。会话期间，Claude 会将新发现写回 KB。下次会话时，所有内容都已就绪。

Session 1: Claude learns your architecture → kb_write saves the decision
Session 2: dot_load → Claude already knows. No recap needed.

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安装

pip install kilonova-mcp

或者从源代码安装：

git clone https://github.com/MilnaOS/kilonova-mcp
cd kilonova-mcp
pip install -e .

配置 Claude Code

添加到 ~/.claude/settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "kilonova": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kilonova_mcp"],
      "env": {
        "KILONOVA_KB_ROOT": "/path/to/your/kb"
      }
    }
  }
}

将 CLAUDE.md.template 复制到 ~/.claude/CLAUDE.md（或追加到现有文件中）。

快速开始

1. 创建第一个 KB 主题：

在 Claude Code 中直接开始编写：

mcp__kilonova__kb_write(
  topic="claude_context",
  entity_type="project_state",
  name="my-project",
  data={
    "name": "my-project",
    "status": "active",
    "location": "/path/to/project",
    "summary": "What this project is",
    "next_action": "What to do next"
  }
)

2. 在下次会话中加载：

mcp__kilonova__dot_load(topic="claude_context")

3. 搜索：

mcp__kilonova__kb_search(topic="claude_context", query="authentication decision")

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DOT 格式

DOT 是包含三个部分的纯文本文件：

---SYMBOLS---
[PR]=My Project (/path/to/project)
[DB]=Database (PostgreSQL on localhost:5432)

---TOC---
1:Projects|1.1:My_Project
2:Active_Tasks
3:Decisions

---CARDS---

## [1] PROJECTS
### [1.1] My Project
STATUS: active
NEXT: wire up the auth flow

符号可压缩重复引用。目录可让 Claude 只获取所需的部分。卡片则保存实际内容。

参见 example_dot/ 中的入门模板。

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入门架构：claude_context

将 schemas/claude_context/ 复制到 KB 目录下的 <kb_root>/claude_context/schemas/：

实体类型	用途
project_state	每个项目的当前状态、位置和下一步操作
decision	附带理由的架构选择
pattern	代码约定、注意事项和文件位置
active_task	跨会话进行中的工作
session_note	会话结束时的摘要

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工具

工具	描述
dot_load(topic)	将完整 DOT 文档加载到上下文中
kb_search(topic, query)	使用自然语言查询搜索记录
kb_write(topic, entity_type, name, data)	写入或更新记录（与现有内容合并）
kb_load(topic, entity_type, name)	加载一条指定记录
kb_topics()	列出所有 KB 主题及记录数量
kb_schema(topic, entity_type?)	显示实体类型的字段架构
corpus_status(topic)	显示 KB 大小和记录数量
kb_backup(dry?)	将 KB 镜像备份到 OneDrive

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使用自己的 KB

Kilonova 不限制你存储的内容。你可以定义自己的架构：

// kb/my_topic/schemas/component.json
{
  "name": {"type": "string", "description": "Component name"},
  "file": {"type": "string", "description": "Path to file"},
  "purpose": {"type": "string", "description": "What it does"},
  "dependencies": {"type": "array", "description": "What it depends on"}
}

然后向其中写入记录并用自然语言搜索。

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Kilonova 生态系统的一部分

Kilonova MCP 是从 Milna OS 中提取的免费独立 KB 层。Milna OS 是一款完整的 BYOK 多模型 AI 终端。如果你想要全部功能（并行模型执行、蒸馏引擎、网页内容导入、本地与云端混合推理），请访问 Milna OS。

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