brainforge-mcp

Turn your markdown notes into an AI-powered knowledge graph.

Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 MCP 서버로 구현한 프로젝트입니다. 마크다운 위키를 지식 그래프로 변환하고, 어떤 LLM 클라이언트에서든 탐색·분석할 수 있습니다.

특징

• 🔗 위키링크 + 인과 관계 기반 지식 그래프 자동 빌드
• 🧠 의미 해석 — 단순 데이터가 아닌 "왜 중요한지"를 분석
• 📊 건강 진단 — 위키의 강점/약점/다음 행동을 제안
• ⚡ 인과 체인 추적 — 개념 간 "왜" 연결을 상류/하류로 분석
• 🔌 MCP 표준 — Claude Desktop, Cursor, Kiro, VS Code 등 어디서든 동작

빠른 시작

1. 새 위키 초기화

uvx brainforge-mcp init ~/my-brain

2. MCP 클라이언트에 등록

{
  "mcpServers": {
    "wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["brainforge-mcp", "--vault", "~/my-brain/wiki"]
    }
  }
}

3. 채팅에서 사용

"LoRA가 내 위키에서 어떤 위치야?"     → explain_node
"메타러닝이랑 Transformer 어떻게 연결돼?" → find_path
"DiscoRL의 인과 관계 보여줘"           → causal_chain
"위키 상태 어때?"                      → graph_summary

도구 목록

위키 구조

my-brain/
├── raw/          # 불변 원본 (논문, 기사, 메모)
│   ├── papers/
│   ├── articles/
│   ├── transcripts/
│   └── notes/
├── wiki/         # AI가 유지하는 위키
│   ├── sources/     # 원본 요약
│   ├── concepts/    # 개념 페이지
│   ├── entities/    # 인물·조직·모델
│   ├── syntheses/   # 종합·분석
│   ├── index.md     # 목차
│   └── log.md       # 작업 기록
├── output/       # 블로그, 포트폴리오 등
└── graph.json    # 지식 그래프

인과 관계 표기

위키링크([[]])는 연결만 표현합니다. "왜" 연결되는지는 인과 callout으로 명시합니다:

> [!causal] 인과 관계
> [[메타러닝]] →(가능하게 함)→ [[DiscoRL]]의 RL 규칙 자동 발견
> 신뢰도: 높음 | 출처: [[discovering-sota-rl-algorithms]]

지원하는 관계 유형:

• →(가능하게 함)→ / →(성능 향상)→ / →(성능 저하)→
• →(기반이 됨)→ / →(발전시킴)→ / →(대체함)→
• →(포함함)→ / →(적용됨)→

기존 옵시디언 볼트에 적용

이미 옵시디언을 사용 중이라면 wiki/ 폴더를 볼트 안에 만들고 --vault 옵션으로 지정하면 됩니다. 기존 [[위키링크]]를 자동으로 파싱합니다.

라이선스

MIT

Inspired by Andrej Karpathy's LLM Wiki idea.