AIによって構築・維持される自律的で自己管理的な個人用ウィキペディア。

LLM Wikiは、あなたの散漫な読書や研究を、持続的でAIが管理する第二の脳へと変換します。作業中に文書、メモ、ウェブの切り抜きをキャプチャし、毎晩のClaude Routineを展開して、それらのソースを自律的に統合して恒久的な知識ベースにします。クリッパーがあなたのハイライトや余白のメモをソースと一緒に記録するため、ウィキはあなたが読んだことだけでなく、それについて何を考えたかの記録となります。これは元の文脈が薄れてしまった後も、数ヶ月、何年にもわたって積み重なっていきます。このアーキテクチャはアンドレイ・カーパシーのLLM Wikiコンセプトに強く影響を受けており、自律的なメンテナンスにより重点が置かれています。

LLM Wikiは、3つの異なるスケールで動作するよう設計されています。

• For you — あなたが読んだ内容をまとめた個人的なウィキペディアで、更新を忘れる必要はありません。
• あなたのAIのために — LLMがあなたと作業する際に独自のメンタルモデルを適用するためのコンテキストレイヤーです。
• あなたの組織のために — ほとんどの組織は組織の記憶が乏しいです。なぜならノウハウは一般的に人々の頭の中に宿っているからです。

LLM Wiki

An autonomous, self-maintaining personal Wikipedia built and maintained by AI.

LLM Wiki transforms your scattered reading and research into a persistent, AI-maintained second brain. Capture documents, notes, and web clippings as you work, and deploy a nightly Claude Routine to autonomously synthesize those sources into a permanent knowledge base. Because the clipper captures your highlights and margin notes alongside the source, the wiki becomes a record of not just what you read but what you thought about it — one that compounds over months and years, long after the original context would have faded. This architecture is heavily inspired by Andrej Karpathy’s LLM Wiki concept, with an increased emphasis on autonomous maintenance.

LLM Wiki is designed to work at three distinct scales:

• For you — a personal Wikipedia of what you’ve read that you don’t have to remember to update.
• For your AI — a context layer for LLMs to apply your own mental models when working with you.
• For your organization — most organizations have poor institutional memory, because know-how generally lives in people’s heads. We hope companies will consider adopting this model to build a self-maintaining institutional knowledge layer.

Features

• Connect via MCP Connect Claude.ai, Claude Cowork, Claude Code, or Codex (or any other MCP-compatible app)
• A Chrome extension Clip webpages and PDFs as you read, highlight key sections, and leave comments that Claude can see over MCP.
• Uploads Markdown, PowerPoint, PDFs, Word documents, and more.
• A clean Next.js web app to navigate your own wikipedia — and view the underlying sources.
• Native cross-linking between wiki pages, and back to the sources they came from.
• A graph viewer to see how your concepts and entities relate.
• Visualizations — Charts and other visualizations, including SVGs and Mermaid diagrams.

Getting started

LLM Wiki supports two modes: remote & local. You can self-host the remote app, or try it out for free at llmwiki.app. Or you can git clone the repository, and use the CLI to get started.

Here’s how to get started locally.

Requirements: Python 3.11+, Node.js 20+. Optional: LibreOffice to extract Word/PowerPoint files, and a MISTRAL_API_KEY for higher-quality PDF OCR.

1. Install. Clone the repo and install the Python and web dependencies.

macOS / Linux:

git clone https://github.com/lucasastorian/llmwiki.git
cd llmwiki
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r api/requirements.txt -r mcp/requirements.txt