Der Reddit-Nutzer /u/mouseofcatofschrodi schildert ein typisches Problem im Alltag mit mehreren KI-Assistenten: Skills und Kontextwissen sind über verschiedene Tools verstreut – darunter Pi, Codex, Notion, Obsidian und Microsoft 365. Eigens angelegte Markdown-Dateien in einem lokalen /docs-Ordner dienen als Workaround für Aufgaben, die LLMs ohne zusätzlichen Kontext nicht zuverlässig lösen. Als mögliche Lösung skizziert der Autor einen MCP-Server, der an ein privates GitHub-Repository angebunden ist und allen LLM-Frontends – ob LM Studio, Pi, Codex oder anderen – einheitlichen Zugriff auf eine strukturierte Wissensbasis bietet. Alternativ wird Obsidian mit Git-Versionskontrolle diskutiert. Die Community-Diskussion dreht sich um die Frage, ob solche Werkzeuge bereits existieren oder ob es sich lohnt, eine eigene Lösung zu bauen. Das Thema berührt einen wachsenden Schmerzpunkt: Je mehr spezialisierte KI-Tools im Einsatz sind, desto fragmentierter wird das persönliche Wissensmanagement.