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.