코그니-MCP

코그니 MCP 서버

수동 설치

MCP 서버 프로젝트

Cognee 저장소를 복제합니다
종속성 설치

지엑스피1

cd cognee-mcp
uv sync --dev --all-extras --reinstall

venv를 활성화하세요

source .venv/bin/activate

Claude 구성에 새 서버를 추가합니다.

해당 파일은 다음 위치에 있어야 합니다: ~/Library/Application\ Support/Claude/

cd ~/Library/Application\ Support/Claude/

claude_desktop_config.json이 없으면 이 폴더에 만들어야 합니다. 아래 파일에 경로와 LLM API 키를 추가해야 합니다. 예를 들어 Nano와 같이 원하는 편집기를 사용하세요.

nano claude_desktop_config.json

{
	"mcpServers": {
		"cognee": {
			"command": "/Users/{user}/cognee/.venv/bin/uv",
			"args": [
        "--directory",
        "/Users/{user}/cognee/cognee-mcp",
        "run",
        "cognee"
      ],
      "env": {
        "ENV": "local",
        "TOKENIZERS_PARALLELISM": "false",
        "LLM_API_KEY": "sk-"
      }
		}
	}
}

Claude 데스크탑을 다시 시작하세요.

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Cognee를 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install cognee --client claude

server.py에서 cognify 도구를 정의합니다. Claude 데스크톱을 다시 시작합니다.

디버거를 사용하려면 다음을 실행하세요.

mcp dev src/server.py

시간 초과가 지나서 검사기를 엽니다.

http://localhost:5173?timeout=120000

인지 발달 중에 새로운 변경 사항을 적용하려면 다음을 수행해야 합니다.

코그니 폴더에 poetry lock
uv sync --dev --all-extras --reinstall
mcp dev src/server.py

개발

로컬 Cognee 빌드를 사용하려면 Cognee 저장소의 루트에서 실행하세요.

poetry build -o ./cognee-mcp/sources

빌드 프로세스가 완료된 후 cognee-mcp/pyproject.toml 내부의 cognee 라이브러리 종속성을 변경합니다.

cognee[postgres,codegraph,gemini,huggingface]==0.1.38

에게

cognee[postgres,codegraph,gemini,huggingface]

그런 다음 같은 파일( cognee-mcp/pyproject.toml )에 다음 스니펫을 추가합니다.

[tool.uv.sources]
cognee = { path = "sources/cognee-0.1.38-py3-none-any.whl" }

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

다양한 그래프 및 벡터 저장소를 사용하고 30개 이상의 데이터 소스에서 수집을 허용하는 AI 앱 및 에이전트용 메모리 관리자

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