llm-wiki-ops
Graph-level operations for Karpathy LLM Wiki knowledge bases, enabling LLM agents via MCP and humans via CLI to perform structured graph surgery including node/edge CRUD, wikilink management, index rebuilding, and graph metrics.
README
llm-wiki-ops
Graph-level operations for Karpathy LLM Wiki knowledge bases.
Lets LLM agents (via MCP) and humans (via CLI) perform structured graph surgery on a wiki: node/edge CRUD, wikilink management, index rebuilding, and graph metrics — all as pure file operations with zero LLM, Tauri, or network dependencies.
Features
- Node ops — add, update, rename, delete wiki pages with frontmatter and wikilink management
- Edge ops — add/remove typed edges between pages, with cascading wikilink insert/removal
- Metrics — topology (degree, hubs, connected components, fragmentation), source overlap / near-duplicate detection, cross-type edge matrix, type distribution
- Index maintenance — rebuild
index.mdtype sections while preserving custom content - Concurrency — wiki-level
proper-lockfilewrite lock + optimistic mtime/size/sha256 checks - MCP server — expose all operations as MCP tools for LLM agent integration
- CLI —
wiki-graphcommand for human/script use
Install
npm install llm-wiki-ops
CLI
# Add a node
wiki-graph add-node ./my-wiki --slug "my-page" --title "My Page" --type concept
# Add an edge
wiki-graph add-edge ./my-wiki --from "my-page" --to "other-page" --type relates_to
# Graph metrics
wiki-graph metrics ./my-wiki --json
# Rebuild index
wiki-graph rebuild-index ./my-wiki
MCP Server
wiki-graph-mcp --wiki ./my-wiki
Configure in your MCP client:
{
"mcpServers": {
"llm-wiki": {
"command": "wiki-graph-mcp",
"args": ["--wiki", "/path/to/wiki"]
}
}
}
Library
import { WikiGraph } from "llm-wiki-ops"
const wiki = new WikiGraph("/path/to/wiki")
await wiki.validate()
// CRUD
await wiki.addNode({ slug: "my-page", title: "My Page", type: "concept" })
await wiki.addEdge({ from: "my-page", to: "other-page", type: "relates_to" })
// Metrics
const metrics = await wiki.getMetrics()
console.log(metrics.topology.hubs)
console.log(metrics.sourceOverlap.duplicateClusters)
await wiki.cleanup()
Wiki Structure
Operates on the standard LLM Wiki layout:
my-wiki/
├── wiki/
│ ├── index.md
│ ├── entities/
│ ├── concepts/
│ ├── sources/
│ ├── queries/
│ ├── comparisons/
│ ├── synthesis/
│ └── overview/
├── raw/
├── purpose.md
└── schema.md
Development
npm install
npm run typecheck
npm test
npm run build
License
MIT
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。