mcp-knowledge-graph

mcp-knowledge-graph

Servidor de memoria de gráficos de conocimiento

Una implementación mejorada de memoria persistente utilizando un gráfico de conocimiento local con un --memory-path personalizable.

Esto permite que los modelos de IA recuerden información sobre el usuario en los chats. Funciona con cualquier modelo de IA compatible con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o con funciones de llamada.

[!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

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

Ejemplo:

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.

Ejemplo:

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:

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 plataformas compatibles con MCP

Este servidor se puede utilizar con cualquier plataforma de IA que admita el Protocolo de contexto de modelo (MCP) o capacidades de llamada de funciones, incluidos Claude, GPT, Llama y otros.

Configuración con Claude Desktop

Agregue esto a su claude_desktop_config.json:

Configuración con otras plataformas de IA

Cualquier plataforma de IA compatible con la llamada a funciones o el estándar MCP puede conectarse a este servidor. La configuración específica dependerá de la plataforma, pero el servidor expone las herramientas estándar a través de la interfaz MCP.

Ruta de memoria personalizada

Puede especificar una ruta personalizada para el archivo de memoria:

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

Indicador del sistema

La indicación para utilizar la memoria depende del caso de uso y del modelo de IA que se esté utilizando. Cambiar la indicación ayudará al modelo a determinar la frecuencia y los tipos de memorias creadas.

Aquí tienes un ejemplo de mensaje para personalizar el chat, adaptable a cualquier modelo de IA. Los usuarios de Claude pueden usar este mensaje en el campo "Instrucciones personalizadas" de un proyecto de Claude.ai . Para otros modelos, adáptalo a sus respectivos formatos de instrucciones.

Integración con otros modelos de IA

Este servidor implementa el estándar del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), lo que lo hace compatible con cualquier modelo de IA que admita la llamada a funciones. La estructura del grafo de conocimiento y la API son independientes del modelo, lo que permite una integración flexible con diversas plataformas de IA.

Para integrar con otros modelos:

1. Configurar el modelo para acceder al servidor MCP
2. Asegúrese de que el modelo pueda realizar llamadas de función a las herramientas expuestas
3. Adapte el mensaje del sistema al formato de instrucción del modelo específico
4. Utilice las mismas operaciones de gráficos de conocimiento independientemente del modelo

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.