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LLM Wiki – 一个由 AI 维护的个人知识库

它是什么 – LLM Wiki 是一款自托管工具，可让您将已阅读的文件（PDF、Word 文档、幻灯片、笔记、网页剪藏等）转化为可搜索、交叉链接的“个人维基百科”。繁重的工作由 Anthropic 的 Claude 模型完成，您通过 MCP 协议连接它。每晚的 Claude 例行程序会读取您添加的任何新资料，提取文本，并更新或创建 Markdown 页面，让维基保持最新状态，而无需您手动编辑。

主要组件

• CLI（./llmwiki …），用于索引您现有文档的文件夹，启动本地 API 服务器和 Next.js 网页界面，并生成一个包含 Markdown 页面的 wiki/ 文件夹。
• Chrome 扩展，可让您剪藏网页或 PDF、高亮部分并添加评论；保存的数据会进入同一工作区，以便 Claude 摄取。
• MCP 服务器，将工作区暴露给 Claude（Claude Desktop、Claude Code 或 Claude Cowork）。然后 Claude 可以使用一组小工具（search、read、create、edit、append、delete、lint 等）来读取源文件并编写 Markdown 页面。
• 后端抽象 – 本地数据存储在您的文件系统上，并带有 SQLite 索引；相同的代码可以在托管模式下使用 Postgres + S3 运行，因此 Claude 工具的行为完全相同。
• 图形查看器和可视化 – 网页界面显示概念之间的链接方式，并可渲染 Mermaid 图表、图表等。

如何使用

1. 安装 – Python 3.11+、Node 20+，可选 LibreOffice 用于 Office 文件。克隆仓库，创建虚拟环境，安装 Python 依赖（api/requirements.txt、mcp/requirements.txt）和 web/ 中的 npm 依赖。
2. 指向一个文件夹，其中包含您所有的研究文件。CLI 会创建一个隐藏的 .llmwiki/ 索引和一个用于生成页面的 wiki/ 文件夹，但绝不会移动或上传您的原始文件。
3. 启动服务（./llmwiki open <folder>）。API、MCP 服务器和网页界面将在 http://localhost:3000 上可用。
4. 连接 Claude – 运行 ./llmwiki mcp-config <folder>，并将打印的 JSON 粘贴到 Claude 的配置文件中。然后告诉 Claude“摄取我的源文件并开始构建维基”。
5. 安排例行程序 – 创建一个 Claude Routine（或本地计划任务），每晚运行，提示词如下：

   “阅读指南。查找自上次运行以来添加的所有内容并更新维基，创建新页面或将材料合并到现有页面中，修复引用和交叉引用。” 该例行程序会自动保持维基的新鲜度。

6. 添加内容 – 将文件拖放到网页界面中，直接放入工作区文件夹，或使用 Chrome 扩展剪藏和注释网页内容。

支持的源类型 – PDF（可选 Mistral OCR）、Word/PowerPoint（通过 LibreOffice 转换）、Excel 表格、HTML 页面（转换为 Markdown）、纯文本文件（.md、.txt、.csv、.json 等）以及图像（内联存储，Claude 在询问时可读取）。

您将获得

• wiki/ 下的一组 Markdown 页面，您可以手动编辑、版本控制或让 Claude 修改。
• 一个可搜索的索引（.llmwiki/index.db），支持全文搜索和引用图查询。
• 页面之间的交叉链接以及指向原始源的链接，外加可视化图形和图表支持。

路线图亮点 – 添加从 Slack、会议记录服务（Granola）、电子邮件转发的摄取，一个带有 Webhooks 的公共摄取 API，以及 Zapier 集成，以捕获您已使用的工具中的内容。

许可证 – Apache 2.0。

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底线 – LLM Wiki 是 Andrej Karpathy 推广的“AI 维护的个人维基”理念的具体开源实现。它结合了简单的本地工作流程（基于文件夹的存储 + SQLite）与 Claude 驱动的自主更新、Chrome 剪藏扩展和现代 Next.js 界面，使其成为构建一个随着您阅读和研究而自动增长的第二大脑的实用方式。