We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/topoteretes/cognee'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
<div align="center">
<a href="https://github.com/topoteretes/cognee">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/topoteretes/cognee/refs/heads/dev/assets/cognee-logo-transparent.png" alt="Cognee Logo" height="60">
</a>
<br />
cognee - AI应用和智能体的记忆层
<p align="center">
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=1bezuvLwJmw&t=2s">演示</a>
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<a href="https://cognee.ai">了解更多</a>
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<a href="https://discord.gg/NQPKmU5CCg">加入Discord</a>
</p>
[](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/network/)
[](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/stargazers/)
[](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/commit/)
[](https://github.com/topoteretes/cognee/tags/)
[](https://pepy.tech/project/cognee)
[](https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/LICENSE)
[](https://github.com/topoteretes/cognee/graphs/contributors)
可靠的AI智能体响应。
使用可扩展、模块化的ECL(提取、认知、加载)管道构建动态智能体记忆。
更多[使用场景](https://docs.cognee.ai/use_cases)。
<div style="text-align: center">
<img src="cognee_benefits_zh.JPG" alt="为什么选择cognee?" width="100%" />
</div>
</div>
## 功能特性
- 互联并检索您的历史对话、文档、图像和音频转录
- 减少幻觉、开发人员工作量和成本
- 仅使用Pydantic将数据加载到图形和向量数据库
- 从30多个数据源摄取数据时进行数据操作
## 开始使用
通过Google Colab <a href="https://colab.research.google.com/drive/1g-Qnx6l_ecHZi0IOw23rg0qC4TYvEvWZ?usp=sharing">笔记本</a>或<a href="https://github.com/topoteretes/cognee-starter">入门项目</a>快速上手
## 贡献
您的贡献是使这成为真正开源项目的核心。我们**非常感谢**任何贡献。更多信息请参阅[`CONTRIBUTING.md`](CONTRIBUTING.md)。
## 📦 安装
您可以使用**pip**、**poetry**、**uv**或任何其他Python包管理器安装Cognee。
### 使用pip
```bash
pip install cognee
```
## 💻 基本用法
### 设置
```
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"
```
您也可以通过创建.env文件设置变量,使用我们的<a href="https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/.env.template">模板</a>。
要使用不同的LLM提供商,请查看我们的<a href="https://docs.cognee.ai">文档</a>获取更多信息。
### 简单示例
此脚本将运行默认管道:
```python
import cognee
import asyncio
async def main():
# Add text to cognee
await cognee.add("自然语言处理(NLP)是计算机科学和信息检索的跨学科领域。")
# Generate the knowledge graph
await cognee.cognify()
# Query the knowledge graph
results = await cognee.search("告诉我关于NLP")
# Display the results
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
```
示例输出:
```
自然语言处理(NLP)是计算机科学和信息检索的跨学科领域。它关注计算机和人类语言之间的交互,使机器能够理解和处理自然语言。
```
图形可视化:
<a href="https://rawcdn.githack.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/graph_visualization.html"><img src="https://rawcdn.githack.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/graph_visualization.png" width="100%" alt="图形可视化"></a>
在[浏览器](https://rawcdn.githack.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/graph_visualization.html)中打开。
有关更高级的用法,请查看我们的<a href="https://docs.cognee.ai">文档</a>。
## 了解我们的架构
<div style="text-align: center">
<img src="cognee_diagram_zh.JPG" alt="cognee概念图" width="100%" />
</div>
## 演示
1. 什么是AI记忆:
[了解cognee](https://github.com/user-attachments/assets/8b2a0050-5ec4-424c-b417-8269971503f0)
2. 简单GraphRAG演示
[简单GraphRAG演示](https://github.com/user-attachments/assets/f57fd9ea-1dc0-4904-86eb-de78519fdc32)
3. cognee与Ollama
[cognee与本地模型](https://github.com/user-attachments/assets/834baf9a-c371-4ecf-92dd-e144bd0eb3f6)
## 行为准则
我们致力于为我们的社区提供愉快和尊重的开源体验。有关更多信息,请参阅<a href="https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md"><code>CODE_OF_CONDUCT</code></a>。
## 💫 贡献者
<a href="https://github.com/topoteretes/cognee/graphs/contributors">
<img alt="contributors" src="https://contrib.rocks/image?repo=topoteretes/cognee"/>
</a>
## Star历史
[](https://star-history.com/#topoteretes/cognee&Date)