KnowingKnowing
MCP-сервер Knowing (знания).
knowing — самоадаптирующийся движок понимания кода
Самоадаптирующийся движок понимания кода. Наблюдает за плотностью собственного графа и автоматически подстраивает стратегию извлечения данных. 38 типов рёбер, 28 MCP-инструментов, 263 класса эквивалентности, криптографические доказательства. Становится умнее с ростом масштаба, а не хуже.
Основан на опубликованном исследовании: Content-Addressing as a Computation Primitive for Software Relationship Intelligence (DOI: 10.5281/zenodo.20342255)
Ваша архитектурная схема говорит, что сервис A вызывает сервис B. Можете это доказать?
knowing может. Он строит контентно-адресованный граф извлечённых связей в коде, делает снимок в виде дерева Меркля, привязанного к git-коммиту, и генерирует криптографические доказательства, проверяемые офлайн. Агенты используют его для ранжированного контекста. Команды безопасности — для аудита. Платформенные команды — чтобы сравнивать код с трассами продакшена.
С каждым использованием он становится лучше. Когда код меняется, устаревшие знания автоматически аннулируются.
brew install blackwell-systems/tap/knowing{ "mcpServers": { "knowing": { "command": "knowing", "args": ["mcp", "--watch"] } } }Вот и всё. MCP-сервер автоматически индексирует репозиторий при первом запуске. API-ключи не нужны, загрузки моделей не нужны. Ваш агент теперь имеет ранжированный контекст, радиус поражения, область покрытия тестами и неявное шумоподавление, которое улучшает результаты в активных сессиях.
Убедитесь, что всё работает: Спросите агента: «Используй инструмент context_for_task, чтобы найти символы, связанные с [чем-то, что точно есть в вашем коде].»
Три продукта на одной архитектуре
knowing — это три продукта, построенных на одном фундаменте (контентно-адресованный граф с иерархическими деревьями Меркля):
1. Движок контекста для AI-агентов
Один вызов возвращает наиболее релевантные символы для задачи, отсортированные по центральности в графе, актуальности и изученной полезности, упакованные под ваш токенный бюджет. 263 класса эквивалентности фреймворков устраняют разрывы в словарном запасе, когда ключевые слова не срабатывают. На 47% меньше вызовов инструментов. На 84% меньше токенов. Результаты улучшаются с обратной связью.
2. Примитив аудита для соответствия требованиям
Каждое состояние графа — это корень Меркля, привязанный к git-коммиту. knowing prove генерирует криптографическое доказательство существования связи. knowing verify проверяет его офлайн. knowing fsck верифицирует весь граф за 98 мс. Обнаружение цепочек поставок извлекает рёбра доступа к учётным данным, запуска процессов и сетевой эксфильтрации для выявления структурно подозрительного кода.
3. Шумоподавление, которое обучается
Символы, возвращённые агенту, но не использованные им, понижаются в рейтинге при последующих запросах. При изменении кода обратная связь автоматически аннулируется (проверяется через корни Меркля пакетов). Система становится точнее в активных сессиях. Именно ради этого свойства и создан knowing.
Это не отдельные функции. Они — структурные следствия контентной адресации: тот же хэш, который делает контекст кэшируемым, делает его и доказуемым, а тот же корень Меркля, который обнаруживает устаревание, аннулирует устаревшую обратную связь.
На какие вопросы отвечает
Для вашего агента:
- «Я меняю эту функцию. Что сломается?» (радиус поражения: вызывающий код, тесты, маршруты, репозитории)
- «Дай мне 50 000 токенов контекста для этой задачи.» (ранжирование по графу, а не grep-поиск)
- «Какие тесты нужно запустить?» (обход графа вызовов, точность 98%)
Для платформенной команды:
- «Используется ли этот маршрут в продакшене?» (статический анализ + трассы OTel runtime)
- «Как выглядел граф сервисов в конкретном снимке?» (цепочка снимков, каждый корень привязан к git-коммиту)
Для команды безопасности:
- «Докажи, что сервис A вызывает сервис B в этом коммите.» (доказательство Меркля, проверяемо офлайн)
- «Докажи, что эта зависимость НЕ существует.» (доказательство отсутствия через отсортированные листья)
- «Сгенерируй отчёт о соответствии.» (
knowing audit -proofs, одна команда) - «Этот пакет читает учётные данные и запускает процессы?» (
knowing audit-supply-chain --scan-all)
Цифры
| Метрика | Результат |
|---|---|
| Кросс-системное извлечение | P@10=0.330 при холодном старте (302 задачи, 17 репозиториев, 8 языков) |
| Против конкурентов | 3.79× codegraph (19K звёзд), 6.00× GitNexus, 6.35× Gortex, 22.0× grep |
| Классы эквивалентности | 277 вручную подобранных + изученных из использования, +57% P@10 |
| Шумоподавление | Неявная обратная связь по кластерам: R@10 +5.2%, MRR +12.6% |
| Экономия вызовов инструментов | На 47% меньше (один вызов контекста заменяет цикл grep+read) |
| Экономия токенов | На 84% меньше токенов (формат GCF) |
| Скорость повторных запросов | В 93× быстрее (кэш подграфов по ключу Меркля) |
| Разностное сравнение Меркля | В 517× быстрее полного сканирования рёбер при 100K рёбрах |
| Область покрытия тестами | Точность 98%, полнота 82% |
| Проверка целостности графа | 98 мс (24 936 рёбер) |
| Генерация доказательства | 72 мкс генерация, 1.2 мкс верификация |
| Аннулирование обратной связи | 100% при изменении кода, накладные расходы 11% |
| Пропускная способность индексации | 16 репозиториев (8 языков) за ~60 с |
| Типы рёбер | 38 (включая цепочку поставок: reads_env, executes_process) |
Все бенчмарки воспроизводимы. Кросс-системный бенчмарк использует 17 репозиториев, зафиксированных на точных коммитах, с манифестом корпуса и скриптом настройки для полного воспроизведения с нуля.
Быстрый старт
Путь A: MCP-сервер (рекомендуется для AI-агентов)
# 1. Установка
brew install blackwell-systems/tap/knowing
# Или: npm install -g @blackwell-systems/knowing
# Или: pip install knowing
# Или: go install github.com/blackwell-systems/knowing/cmd/knowing@latest
# 2. Добавьте в конфиг агента (.mcp.json, настройки Claude Code и т.д.)
# Сервер автоматически индексирует репозиторий при первом запуске.Путь B: CLI (исследование графа самостоятельно)
# 1. Установка (как выше)
brew install blackwell-systems/tap/knowing
# 2. Индексация репозитория
knowing add .
# 3. Проверка, что индексирование прошло успешно
knowing stats
# 4. Получение контекста для задачи
knowing context -task "refactor auth middleware" -format gcf
# 5. Проверка целостности графа
knowing fsckДругие CLI-команды
# Найти затронутые тесты
knowing test-scope -files internal/auth/middleware.go
# Объяснить, почему символ оказался на этом месте
knowing why -task "refactor auth" -symbol "SessionHandler"
# Доказать существование связи (криптографическое доказательство Меркля)
knowing prove -source "AuthService" -target "SessionStore"
# Верифицировать офлайн (без базы данных)
knowing verify proof.json
# Проверить, устарел ли граф (CI-заглушка: завершается с кодом 1, если устарел)
knowing stale
# Аудит цепочки поставок (сканирование всех файлов на подозрительные паттерны)
knowing audit-supply-chain --scan-all
# Удалить репозиторий (удаляет все данные: узлы, рёбра, снимки, обратную связь)
knowing remove ./path/to/repoНастройка MCP-интеграции
Добавьте MCP-сервер в конфиг вашего агента. Конфигурация одинакова для всех клиентов, различается только путь к файлу:
| Агент | Файл конфига |
|---|---|
| Claude Code | .mcp.json (корень проекта) или ~/.claude/mcp.json (глобально) |
| Cursor | .cursor/mcp.json |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json |
| VS Code (Copilot, Continue, Cline, Roo) | .vscode/mcp.json |
| Zed | ~/.config/zed/settings.json, раздел "context_servers" |
| Codex (OpenAI) | codex.json или флаг --mcp-config |
| JetBrains | Settings > Tools > MCP Servers |
{
"mcpServers": {
"knowing": {
"command": "knowing",
"args": ["mcp", "--watch"],
"transport": "stdio"
}
}
}Флаг --watch переиндексирует при изменении файлов. Агент всегда работает со свежими данными.
Что получает агент: Ключевой инструмент — context_for_task. Когда агент вызывает его с описанием задачи, knowing возвращает ранжированные релевантные символы кода, упакованные в токенный бюджет. Это заменяет циклы grep-read. Другие полезные инструменты: blast_radius (что сломается?), test_scope (какие тесты запустить?), explain_symbol (почему этот символ здесь?). Полный список — в MCP Tools Reference (28 инструментов).
Для HTTP transport (многоагентный режим, демон):
knowing serve -addr :8100 .{
"mcpServers": {
"knowing": {
"url": "http://localhost:8100",
"transport": "streamable-http"
}
}
}Почему это работает
Git версионирует файлы. knowing версионирует понимание кода.
Вся система построена на одной идее: контентно-адресованная идентичность. Каждый символ, каждая связь и каждый снимок хэшируются по SHA-256. Это единственное решение даёт вам бесплатно:
- Обнаружение устаревания. Изменённый файл = новый хэш = устаревшие рёбра известны без сканирования.
- Кэширование. Тот же корень пакета = те же результаты. Ускорение в 93× на неизменённых запросах.
- Целостность. Верификация всех хранимых хэшей и непрерывности цепочки снимков. 98 мс.
- История. Каждый снимок — корень Меркля, привязанный к git-коммиту. Проходите по цепочке.
- Аннулирование обратной связи. Обратная связь хранит корень Меркля пакета. Код изменился = корень изменился = старая обратная связь невидима.
- Доказательства. Путь Меркля от листа к корню — самодостаточное криптографическое доказательство.
Поддерживаемые языки и форматы
| Язык/Формат | Экстрактор | Обнаружение фреймворков |
|---|---|---|
| Go | tree-sitter + go/packages + SCIP | net/http, gin, echo, chi, gorilla/mux |
| TypeScript/JavaScript | tree-sitter | Express.js, Fastify, Hono, NestJS, Next.js |
| Python | tree-sitter | Flask, FastAPI, Django |
| Rust | tree-sitter | Actix, Axum, Rocket |
| Java | tree-sitter | Spring annotations |
| C# | tree-sitter | ASP.NET attributes |
| Protocol Buffers | tree-sitter | service, message, enum, RPC |
| Terraform (HCL) | tree-sitter | resource, data, module, variable |
| SQL | tree-sitter | таблицы, представления, функции, FK-рёбра |
| Kubernetes YAML | yaml.v3 | deployments, services, configmaps |
| CloudFormation/SAM | yaml.v3 | resources, !Ref/!GetAtt/!Sub перекрёстные ссылки |
| Docker Compose | yaml.v3 | services, ports, networks, depends_on |
| GitHub Actions | yaml.v3 | workflows, jobs, steps, action references |
| CSS/SCSS | tree-sitter | селекторы, var() зависимости |
| OpenAPI/JSON Schema | json/yaml | endpoints, models, $ref resolution |
| Dockerfile | парсер | FROM образы, многоэтапные COPY --from зависимости |
| Ruby | tree-sitter | классы, модули, методы, require-рёбра |
| GraphQL | парсер | типы, поля, интерфейсы |
MCP-инструменты
| Инструмент | Назначение |
|---|---|
index_repo, graph_query, repo_graph | Построение и инспекция графа |
cross_repo_callers, blast_radius, trace_dataflow, flow_between | Понимание влияния и путей |
snapshot_diff, semantic_diff, pr_impact, stale_edges | Сравнение состояний графа, анализ изменений |
runtime_traffic, dead_routes, trace_stats | Запрос связей, наблюдаемых в runtime |
context_for_task, context_for_files, context_for_pr, explain_symbol | Ранжированный контекст для агентов |
ownership, test_scope, communities, plan_turn, feedback | Маршрутизация, владельцы кода, выбор тестов, улучшение ранжирования |
prove, prove_absent, fsck | Криптографические доказательства, доказательства отсутствия, проверка целостности |
untrack_repo | Удаление всех данных репозитория |
MCP-ресурсы
8 ресурсов только для чтения — ориентация агента без вызова инструментов:
| Ресурс | Возвращает |
|---|---|
knowing://report | Размер графа, топ-типы, количество горячих точек, возраст снимка |
knowing://schema | Типы узлов, типы рёбер, уровни провенанса, формат хэша |
knowing://stats | Счётчики по репозиторию, типу и типу ребра |
knowing://repos | Все отслеживаемые репозитории с счётчиками и временем последней индексации |
knowing://session | Вызовы контекста, обслуженные символы, попадания/промахи кэша, аптайм |
knowing://index-health | Статус: healthy/stale/corrupted, результат проверки целостности |
knowing://communities | Список сообществ с связностью и корнями Меркля |
knowing://community/{id} | Детали одного сообщества |
Форматы передачи данных
| Формат | Назначение | Экономия vs JSON |
|---|---|---|
| GCF (Graph Compact Format) | Потребление LLM: строчно-ориентированный, позиционные поля | На 84% меньше токенов |
| GCB (Graph Compact Binary) | Транспорт и кэширование: varint, length-prefixed | На 74% меньше байт |
| JSON | Отладка для человека, универсальные потребители | Базовый |
Документация
| Документ | Содержание |
|---|---|
| Introduction | Принцип работы, пайплайн извлечения, пятиминутный обзор |
| Architecture | Архитектура системы, схемы, контентная адресация, модель демона |
| Audit & Compliance | Доказательства Меркля, fsck, цепочка снимков, CI-заглушки |
| CLI Reference | Команды, флаги, примеры, устранение неполадок |
| MCP Tools | Схемы инструментов, параметры, форматы возврата |
| Edge Types | Семантика связей и провенанс |
| Context Packing | RWR, HITS, ранжирование, токенное бюджетирование |
| Benchmarks | Воспроизводимые бенчмарки с контрактами производительности |
Лицензия
MIT