LLM Wiki Harness
Enables building and querying a local wiki knowledge base from raw source files via MCP tools and a PyQt viewer.
README
LLM Wiki Harness

도메인에 상관없이 raw/의 자료를 읽어 wiki/ 지식베이스를 구축/조회하는 하네스입니다.
처음 사용하는 사람도 30분 내에 첫 위키 문서를 만들고 UI에서 확인할 수 있도록 구성되어 있습니다.
1. Assignment Checklist Mapping
이 저장소는 assignment.md 기준으로 다음 항목을 제공합니다.
HARNESS- 운영 지침:
AGENTS.md - 추가 컨텍스트/스킬:
SKILL.md(raw 읽기 전용 규칙 포함)
- 운영 지침:
LLM Wikiraw/,wiki/스키마
Visualization tools- MCP 서버:
src/mcp_server/main.py - 뷰어(UI):
src/ui/app.py
- MCP 서버:
README.md- 설치/실행, MCP 툴, 데이터 입력, 검증 절차 포함
demo/demo/demo.png(렌더링 증빙)
2. Repository Structure
raw/ # 원본 지식 소스(읽기 전용)
wiki/ # 생성/갱신되는 위키 페이지
src/ingest/ # ingest 파이프라인
src/mcp_server/ # MCP 서버 및 도구
src/ui/ # PyQt 위키 뷰어 + Q&A
AGENTS.md # 위키 에이전트 운영 규칙
SKILL.md # 실행 스킬(특히 raw read-only)
3. 30-Minute Quickstart (First-Timer)
Step 0) Prerequisites
- Python 3.11+ (Windows 기준) (Python 3.13에서 실행 확인 완료)
- Codex CLI 설치 및 PATH 등록 (
codex또는codex.cmd)
Step 1) Environment Setup
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
의존성(requirements.txt):
fastmcpPyQt6pytest(선택적)
Step 2) Put Your Own Data
raw/폴더에 소스 파일을 넣습니다. (예:.md,.txt,.pdf)- 주의:
raw/는 원본 보존 영역입니다. 수정/삭제 대신 파일 추가를 권장합니다.
Step 3) Ingest (Create First Wiki Article)
python -m src.ingest.run --sources "raw/*"
결과:
wiki/*.md페이지 생성/갱신wiki/index.md갱신wiki/log.md갱신
Step 4) Run Viewer (Screen Check)
python -m src.ui.app
UI에서 확인:
- 왼쪽: 페이지 목록/본문
- 오른쪽: 현재 페이지 스코프 기반 Q&A
4. MCP Tool List and Operation
MCP 서버 실행:
python -m src.mcp_server.main
제공 도구:
ingest_sources(source_patterns="*")raw/의 파일 패턴을 ingest
list_pages()- 위키 페이지 목록/메타데이터 조회
get_page(page_id)- 단일 페이지 본문/메타 조회
query_wiki(question, page_scope=None)- 페이지 스코프 기반 질의응답
lint_wiki()- 링크/기본 무결성 점검
4-1. Register MCP Server in Codex CLI
Codex CLI에 이 프로젝트의 MCP 서버를 등록하면, Codex 세션에서 바로 도구를 호출할 수 있습니다.
Windows (PowerShell)
codex mcp add llm-wiki --env PYTHONPATH=%프로젝트 경로% --env PYTHONUTF8=1 --env PYTHONIOENCODING=utf-8 -- %프로젝트 경로%\.venv\Scripts\python.exe -m src.mcp_server.main
Verify registration
codex.cmd mcp list
codex.cmd mcp get llm-wiki
Remove registration (optional)
codex.cmd mcp remove llm-wiki
5. Data Input / Integration Request Method
A. CLI 기반 입력
- 파일 추가:
raw/에 소스 투입 - 통합 요청: ingest 명령 실행
B. Agent/MCP 기반 요청
- 자연어로 "
raw/*ingest 해줘" 요청 - MCP 호출 시
ingest_sources에 패턴 전달
권장 패턴:
- 전체:
raw/* - 특정 유형:
raw/*.md,raw/*.pdf - 특정 파일:
raw/my-source.md
6. Verification Method (What to Check)
아래 4가지를 만족하면 정상입니다.
- 파일 생성 확인
wiki/index.md,wiki/log.md, 신규wiki/*.md존재
- 인덱스 반영 확인
wiki/index.md에 새 페이지 링크 추가
- 로그 반영 확인
wiki/log.md에 ingest/query/lint 이력 추가
- 화면 검증
python -m src.ui.app실행 후 페이지 렌더링/Q&A 응답 확인
7. Optional Environment Variables
CODEX_BIN: Codex CLI 실행 파일명CODEX_MODEL: 사용할 모델CODEX_TIMEOUT_SECONDS: Codex 응답 타임아웃(기본 300)
8. Troubleshooting
Codex CLI binary not found- Codex CLI 설치 또는
CODEX_BIN환경변수 설정
- Codex CLI 설치 또는
- UI에서 페이지가 비어 있음
- ingest 먼저 실행 후 UI 재시작
- ingest 결과가 없음
raw/에 파일이 실제로 있는지, 패턴이 맞는지 확인
9. Demo Evidence
- 스크린샷:
demo/demo.png
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。