cognee-mcp

<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 - Memória para Agentes de IA em 5 linhas de código <p align="center"> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=1bezuvLwJmw&t=2s">Demonstração</a> . <a href="https://cognee.ai">Saiba mais</a> · <a href="https://discord.gg/NQPKmU5CCg">Participe do 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) <a href="https://www.producthunt.com/posts/cognee?embed=true&utm_source=badge-top-post-badge&utm_medium=badge&utm_souce=badge-cognee" target="_blank"><img src="https://api.producthunt.com/widgets/embed-image/v1/top-post-badge.svg?post_id=946346&theme=light&period=daily&t=1744472480704" alt="cognee - Memory&#0032;for&#0032;AI&#0032;Agents&#0032;&#0032;in&#0032;5&#0032;lines&#0032;of&#0032;code | Product Hunt" style="width: 250px; height: 54px;" width="250" height="54" /></a> Crie uma memória dinâmica para Agentes usando pipelines ECL (Extrair, Cognificar, Carregar) escaláveis e modulares. Saiba mais sobre os [casos de uso](https://docs.cognee.ai/use-cases) e [avaliações](https://github.com/topoteretes/cognee/tree/main/evals) <div style="text-align: center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/cognee_benefits.png" alt="Por que cognee?" width="50%" /> </div> </div> ## Funcionalidades - Conecte e recupere suas conversas passadas, documentos, imagens e transcrições de áudio - Reduza alucinações, esforço de desenvolvimento e custos - Carregue dados em bancos de dados de grafos e vetores usando apenas Pydantic - Transforme e organize seus dados enquanto os coleta de mais de 30 fontes diferentes ## Primeiros Passos Dê os primeiros passos com facilidade usando um Google Colab <a href="https://colab.research.google.com/drive/1g-Qnx6l_ecHZi0IOw23rg0qC4TYvEvWZ?usp=sharing">notebook</a> ou um <a href="https://github.com/topoteretes/cognee-starter">repositório inicial</a> ## Contribuindo Suas contribuições estão no centro de tornar este um verdadeiro projeto open source. Qualquer contribuição que você fizer será **muito bem-vinda**. Veja o [`CONTRIBUTING.md`](/CONTRIBUTING.md) para mais informações. ## 📦 Instalação Você pode instalar o Cognee usando **pip**, **poetry**, **uv** ou qualquer outro gerenciador de pacotes Python. ### Com pip ```bash pip install cognee ``` ## 💻 Uso Básico ### Configuração ```python import os os.environ["LLM_API_KEY"] = "SUA_OPENAI_API_KEY" ``` Você também pode definir as variáveis criando um arquivo .env, usando o nosso <a href="https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/.env.template">modelo</a>. Para usar diferentes provedores de LLM, consulte nossa <a href="https://docs.cognee.ai">documentação</a> . ### Exemplo simples Este script executará o pipeline *default*: ```python import cognee import asyncio async def main(): # Adiciona texto ao cognee await cognee.add("Processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo interdisciplinar da ciência da computação e recuperação de informações.") # Gera o grafo de conhecimento await cognee.cognify() # Consulta o grafo de conhecimento results = await cognee.search("Me fale sobre NLP") # Exibe os resultados for result in results: print(result) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) ``` Exemplo do output: ``` O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um campo interdisciplinar e transdisciplinar que envolve ciência da computação e recuperação de informações. Ele se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana, permitindo que as máquinas compreendam e processem a linguagem natural. ``` Visualização do grafo: <a href="https://rawcdn.githack.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/graph_visualization.html"><img src="graph_visualization_pt.png" width="100%" alt="Visualização do Grafo"></a> Abra no [navegador](https://rawcdn.githack.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/graph_visualization.html). Para um uso mais avançado, confira nossa <a href="https://docs.cognee.ai">documentação</a>. ## Entenda nossa arquitetura <div style="text-align: center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/topoteretes/cognee/refs/heads/main/assets/cognee_diagram.png" alt="diagrama conceitual do cognee" width="100%" /> </div> ## Demonstrações 1. O que é memória de IA: [Saiba mais sobre o cognee](https://github.com/user-attachments/assets/8b2a0050-5ec4-424c-b417-8269971503f0) 2. Demonstração simples do GraphRAG [Demonstração simples do GraphRAG](https://github.com/user-attachments/assets/d80b0776-4eb9-4b8e-aa22-3691e2d44b8f) 3. Cognee com Ollama [cognee com modelos locais](https://github.com/user-attachments/assets/8621d3e8-ecb8-4860-afb2-5594f2ee17db) ## Código de Conduta Estamos comprometidos em tornar o open source uma experiência agradável e respeitosa para nossa comunidade. Veja o <a href="/CODE_OF_CONDUCT.md"><code>CODE_OF_CONDUCT</code></a> para mais informações. ## 💫 Contribuidores <a href="https://github.com/topoteretes/cognee/graphs/contributors"> <img alt="contribuidores" src="https://contrib.rocks/image?repo=topoteretes/cognee"/> </a> ## Histórico de Estrelas [](https://star-history.com/#topoteretes/cognee&Date)