Servidor de memoria de gráficos de conocimiento

Una implementación mejorada de memoria persistente utilizando un gráfico de conocimiento local con una ruta de memoria personalizable.

Esto permite que Claude recuerde información sobre el usuario en todos los chats.

[!NOTA] Esta es una bifurcación del Memory Server original y está destinada a no utilizar el método de instalación de memoria efímera npx.

Nombre del servidor

mcp-knowledge-graph

Conceptos básicos

Entidades

Las entidades son los nodos principales del grafo de conocimiento. Cada entidad tiene:

Un nombre único (identificador)
Un tipo de entidad (por ejemplo, "persona", "organización", "evento")
Una lista de observaciones
Seguimiento de la fecha de creación y la versión

La función de seguimiento de versiones ayuda a mantener un contexto histórico de cómo evoluciona el conocimiento a lo largo del tiempo.

Ejemplo:

{
  "name": "John_Smith",
  "entityType": "person",
  "observations": ["Speaks fluent Spanish"]
}

Relaciones

Las relaciones definen conexiones dirigidas entre entidades. Siempre se almacenan en voz activa y describen cómo las entidades interactúan o se relacionan entre sí. Cada relación incluye:

Entidades de origen y destino
Tipo de relación
Información sobre la fecha de creación y la versión

Este sistema de versiones ayuda a rastrear cómo evolucionan las relaciones entre entidades a lo largo del tiempo.

Ejemplo:

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Anthropic",
  "relationType": "works_at"
}

Observaciones

Las observaciones son fragmentos discretos de información sobre una entidad. Son:

Almacenados como cadenas
Adjunto a entidades específicas
Se puede agregar o quitar de forma independiente.
Debe ser atómico (un hecho por observación)

Ejemplo:

{
  "entityName": "John_Smith",
  "observations": [
    "Speaks fluent Spanish",
    "Graduated in 2019",
    "Prefers morning meetings"
  ]
}

API

Herramientas

crear_entidades
- Crear múltiples entidades nuevas en el gráfico de conocimiento
- Entrada: entities (matriz de objetos)
  - Cada objeto contiene:
    - name (cadena): identificador de entidad
    - entityType (cadena): clasificación de tipos
    - observations (string[]): Observaciones asociadas
- Ignora entidades con nombres existentes
crear_relaciones
- Crear múltiples relaciones nuevas entre entidades
- Entrada: relations (matriz de objetos)
  - Cada objeto contiene:
    - from (string): Nombre de la entidad de origen
    - to (cadena): nombre de la entidad de destino
    - relationType (cadena): Tipo de relación en voz activa
- Omite relaciones duplicadas
añadir_observaciones
- Agregar nuevas observaciones a entidades existentes
- Entrada: observations (matriz de objetos)
  - Cada objeto contiene:
    - entityName (cadena): entidad de destino
    - contents (string[]): Nuevas observaciones para agregar
- Devuelve observaciones agregadas por entidad
- Falla si la entidad no existe
eliminar_entidades
- Eliminar entidades y sus relaciones
- Entrada: entityNames (cadena[])
- Eliminación en cascada de relaciones asociadas
- Operación silenciosa si la entidad no existe
eliminar_observaciones
- Eliminar observaciones específicas de las entidades
- Entrada: deletions (matriz de objetos)
  - Cada objeto contiene:
    - entityName (cadena): entidad de destino
    - observations (string[]): Observaciones para eliminar
- Funcionamiento silencioso si no existe observación
eliminar_relaciones
- Eliminar relaciones específicas del gráfico
- Entrada: relations (matriz de objetos)
  - Cada objeto contiene:
    - from (string): Nombre de la entidad de origen
    - to (cadena): nombre de la entidad de destino
    - relationType (cadena): tipo de relación
- Operación silenciosa si no existe relación
leer_gráfico
- Lea el gráfico de conocimiento completo
- No se requiere entrada
- Devuelve la estructura gráfica completa con todas las entidades y relaciones
nodos de búsqueda
- Búsqueda de nodos según la consulta
- Entrada: query (cadena)
- Búsquedas en:
  - Nombres de entidades
  - Tipos de entidad
  - Contenido de la observación
- Devuelve entidades coincidentes y sus relaciones.
nodos abiertos
- Recuperar nodos específicos por nombre
- Entrada: names (cadena[])
- Devoluciones:
  - Entidades solicitadas
  - Relaciones entre las entidades solicitadas
- Omite silenciosamente nodos inexistentes

Uso con Cursor, Cline o Claude Desktop

Configuración

Agregue esto a su mcp.json o claude_desktop_config.json:

{
    "mcpServers": {
      "memory": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@itseasy21/mcp-knowledge-graph"
        ],
        "env": {
          "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/projects.jsonl"
        }
      }
    }
  }

Instalación mediante herrería

Para instalar Knowledge Graph Memory Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @itseasy21/mcp-knowledge-graph --client claude

Ruta de memoria personalizada

Puede especificar una ruta personalizada para el archivo de memoria de dos maneras:

Usando argumentos de línea de comandos:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@itseasy21/mcp-knowledge-graph", "--memory-path", "/path/to/your/memory.jsonl"]
    }
  }
}

Usando variables de entorno:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@itseasy21/mcp-knowledge-graph"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

Si no se especifica ninguna ruta, el valor predeterminado será memory.jsonl en el directorio de instalación del servidor.

Indicador del sistema

El indicador para utilizar la memoria depende del caso de uso. Cambiarlo ayudará al modelo a determinar la frecuencia y los tipos de memorias creadas.

Aquí tienes un ejemplo de mensaje para personalizar el chat. Puedes usarlo en el campo "Instrucciones personalizadas" de un proyecto de Claude.ai .

Follow these steps for each interaction:

1. User Identification:
   - You should assume that you are interacting with default_user
   - If you have not identified default_user, proactively try to do so.

2. Memory Retrieval:
   - Always begin your chat by saying only "Remembering..." and retrieve all relevant information from your knowledge graph
   - Always refer to your knowledge graph as your "memory"

3. Memory
   - While conversing with the user, be attentive to any new information that falls into these categories:
     a) Basic Identity (age, gender, location, job title, education level, etc.)
     b) Behaviors (interests, habits, etc.)
     c) Preferences (communication style, preferred language, etc.)
     d) Goals (goals, targets, aspirations, etc.)
     e) Relationships (personal and professional relationships up to 3 degrees of separation)

4. Memory Update:
   - If any new information was gathered during the interaction, update your memory as follows:
     a) Create entities for recurring organizations, people, and significant events
     b) Connect them to the current entities using relations
     b) Store facts about them as observations

Licencia

Este servidor MCP cuenta con la licencia MIT. Esto significa que puede usar, modificar y distribuir el software libremente, sujeto a los términos y condiciones de la licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo de LICENCIA en el repositorio del proyecto.

Servidor de memoria de gráficos de conocimiento

Nombre del servidor

Conceptos básicos

Entidades

Relaciones

Observaciones

API

Herramientas

Uso con Cursor, Cline o Claude Desktop

Configuración

Instalación mediante herrería

Ruta de memoria personalizada

Indicador del sistema

Licencia

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