mcp-knowledge-graph

mcp-knowledge-graph

Сервер памяти графа знаний

Улучшенная реализация постоянной памяти с использованием локального графа знаний с настраиваемым --memory-path .

Это позволяет моделям ИИ запоминать информацию о пользователе в чатах. Это работает с любой моделью ИИ, которая поддерживает протокол контекста модели (MCP) или возможности вызова функций.

[!ПРИМЕЧАНИЕ] Это ответвление оригинального сервера памяти , и оно не предназначено для использования метода установки эфемерной памяти npx.

Имя сервера

Основные концепции

Сущности

Сущности являются основными узлами в графе знаний. Каждая сущность имеет:

• Уникальное имя (идентификатор)
• Тип сущности (например, «лицо», «организация», «событие»)
• Список наблюдений

Пример:

Отношения

Отношения определяют направленные связи между сущностями. Они всегда хранятся в активном залоге и описывают, как сущности взаимодействуют или относятся друг к другу.

Пример:

Наблюдения

Наблюдения — это отдельные фрагменты информации о сущности. Они:

• Сохраняется как строки
• Прикреплено к определенным субъектам
• Могут быть добавлены или удалены независимо друг от друга.
• Должен быть атомарным (один факт на наблюдение)

Пример:

API

Инструменты

• создать_сущности
  • Создайте несколько новых сущностей в графе знаний
  • Входные данные: entities (массив объектов)
    • Каждый объект содержит:
      • name (строка): Идентификатор сущности
      • entityType (строка): Классификация типов
      • observations (string[]): Связанные наблюдения
  • Игнорирует сущности с существующими именами
• создать_отношения
  • Создать несколько новых отношений между сущностями
  • Вход: relations (массив объектов)
    • Каждый объект содержит:
      • from (string): Имя исходной сущности
      • to (строка): Имя целевого объекта
      • relationType (строка): Тип отношений в активном залоге
  • Пропускает дублирующиеся отношения
• добавить_наблюдения
  • Добавить новые наблюдения к существующим сущностям
  • Вход: observations (массив объектов)
    • Каждый объект содержит:
      • entityName (строка): Целевая сущность
      • contents (string[]): Новые наблюдения для добавления
  • Возвращает добавленные наблюдения для каждой сущности
  • Не удается, если объект не существует
• удалить_сущности
  • Удалить сущности и их связи
  • Ввод: entityNames (string[])
  • Каскадное удаление связанных отношений
  • Тихая операция, если объект не существует
• удалить_наблюдения
  • Удалить определенные наблюдения из сущностей
  • Вход: deletions (массив объектов)
    • Каждый объект содержит:
      • entityName (строка): Целевая сущность
      • observations (string[]): Наблюдения для удаления
  • Бесшумная работа, если нет наблюдения
• удалить_отношения
  • Удалить определенные отношения из графика
  • Вход: relations (массив объектов)
    • Каждый объект содержит:
      • from (string): Имя исходной сущности
      • to (строка): Имя целевого объекта
      • relationType (строка): Тип отношения
  • Тихая операция, если связь не существует
• читать_граф
  • Прочитать всю схему знаний
  • Ввод не требуется
  • Возвращает полную структуру графа со всеми сущностями и отношениями
• поисковые_узлы
  • Поиск узлов на основе запроса
  • Ввод: query (строка)
  • Поиск по:
    • Имена сущностей
    • Типы сущностей
    • Содержание наблюдения
  • Возвращает соответствующие сущности и их отношения
• открытые_узлы
  • Извлечь определенные узлы по имени
  • Ввод: names (string[])
  • Возврат:
    • Запрошенные сущности
    • Отношения между запрашиваемыми субъектами
  • Пропускает несуществующие узлы без уведомления

Использование с платформами, совместимыми с MCP

Этот сервер можно использовать с любой платформой искусственного интеллекта, которая поддерживает протокол контекста модели (MCP) или возможности вызова функций, включая Claude, GPT, Llama и другие.

Настройка с помощью Claude Desktop

Добавьте это в ваш claude_desktop_config.json:

Настройка с другими платформами ИИ

Любая платформа ИИ, поддерживающая вызов функций или стандарт MCP, может подключиться к этому серверу. Конкретная конфигурация будет зависеть от платформы, но сервер предоставляет стандартные инструменты через интерфейс MCP.

Пользовательский путь памяти

Вы можете указать собственный путь для файла памяти:

Если путь не указан, по умолчанию будет использоваться файл memory.jsonl в установочном каталоге сервера.

Системная подсказка

Запрос на использование памяти зависит от варианта использования и используемой вами модели ИИ. Изменение запроса поможет модели определить частоту и типы создаваемых воспоминаний.

Вот пример подсказки для персонализации чата, которую можно адаптировать для любой модели ИИ. Для пользователей Claude вы можете использовать эту подсказку в поле "Custom Instructions" проекта Claude.ai . Для других моделей адаптируйте ее к соответствующим форматам инструкций.

Интеграция с другими моделями ИИ

Этот сервер реализует стандарт Model Context Protocol (MCP), что делает его совместимым с любой моделью ИИ, которая поддерживает вызов функций. Структура графа знаний и API не зависят от модели, что позволяет осуществлять гибкую интеграцию с различными платформами ИИ.

Для интеграции с другими моделями:

1. Настройте модель для доступа к серверу MCP
2. Убедитесь, что модель может выполнять вызовы функций к открытым инструментам.
3. Адаптируйте системную подсказку к формату инструкций конкретной модели
4. Используйте одни и те же операции графа знаний независимо от модели

Лицензия

Этот сервер MCP лицензирован по лицензии MIT. Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение в соответствии с условиями лицензии MIT. Для получения более подробной информации см. файл LICENSE в репозитории проекта.