enterprise-knowledge-integrator
🧠 Enterprise Knowledge Integrator
Conecta datos privados corporativos (PDF, Excel, Word, SQL) a LLMs y agentes de IA con sanitización de PII integrada, búsqueda híbrida y servidor MCP.
Panel en vivo • Inicio rápido • Configuración del servidor MCP • Arquitectura • Referencia de API
🌟 Why Enterprise Knowledge Integrator?
Las empresas tienen conocimiento fragmentado en documentos de políticas PDF, modelos financieros en Excel/CSV, contratos y notas de ERP. Alimentar estos datos directamente a los LLM a menudo conduce a fugas de PII, alucinaciones en números y pérdida de contexto.
Enterprise Knowledge Integrator es un middleware de código abierto, ligero y plug-and-play que convierte los archivos sin procesar de tu empresa en contexto limpio, citado y seguro para cualquier LLM o agente de IA.
Related MCP server: doc-intel MCP server
✨ Características clave
📄 ETL consciente de tablas (Excel y CSV): Convierte filas de hojas de cálculo en tablas markdown y grupos de filas semánticas para que los LLM nunca alucinen números de fila o fórmulas.
🛡️ Sanitizador de PII y secretos integrado: Detecta y enmascara automáticamente TCKN, IBAN, tarjetas de crédito, identificadores fiscales (VKN), números de teléfono y claves API antes de la incrustación o inyección de prompts.
⚡ Recuperación híbrida (Vector + Okapi BM25 + RRF): Combina incrustaciones densas con coincidencia de palabras clave dispersas utilizando fusión de rango recíproco (RRF) para una precisión del 100% en códigos y números financieros.
👥 Control de acceso basado en roles (RBAC): Aplica niveles de autorización de documentos (
Public,Internal,Confidential,Restricted) y filtrado por departamento.🔍 Validador de citas y alucinaciones: Comprueba automáticamente las respuestas generadas por LLM contra los documentos fuente y calcula una puntuación de confianza.
🔄 Vigilante automático de directorios: Monitorea tus carpetas/montajes de unidades en la nube y reindexa automáticamente los archivos añadidos o modificados.
🔌 Pasarelas universales:
Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Cursor, Claude Desktop, Antigravity.
API REST de FastAPI con Swagger UI.
Panel web interactivo (sin dependencias adicionales requeridas).
Adaptador de herramientas LangChain / LangGraph.
🏛️ Arquitectura del sistema
graph TD
subgraph Ingestion ["1. Multi-Source Ingestion & ETL"]
F1["📄 Documents (PDF, Word, Markdown)"]
F2["📊 Tabular (Excel, CSV)"]
F3["🗄️ Notes & Text Snippets"]
F1 & F2 & F3 --> PII["🛡️ PII Masker (TCKN, IBAN, Cards)"]
PII --> Chunk["✂️ Semantic & Parent-Child Chunker"]
end
subgraph Storage ["2. Storage & Hybrid Search Engine"]
Chunk --> V["V-Store: Cosine Dense Embeddings"]
Chunk --> B["BM25: Sparse Keyword Index"]
V & B --> RRF["🎯 Reciprocal Rank Fusion (RRF)"]
end
subgraph Governance ["3. Security & Governance"]
RRF --> RBAC["👥 RBAC & Clearance Filter"]
RBAC --> Val["🔍 Citation & Grounding Validator"]
end
subgraph Interfaces ["4. LLM & Agent Gateways"]
Val --> MCP["⚡ MCP Server (Claude Desktop / Cursor)"]
Val --> API["🌐 FastAPI REST API (/api/v1/context)"]
Val --> UI["🖥️ Modern Web Dashboard (/dashboard)"]
Val --> SDK["💼 LangChain / LangGraph Adapter"]
end⚡ Inicio rápido en 60 segundos
1. Instalación
git clone https://github.com/your-username/enterprise-knowledge-integrator.git
cd enterprise-knowledge-integrator
pip install -r requirements.txt2. Iniciar el panel web y la API
python -m knowledge_integrator.interfaces.api.appAbre tu navegador en http://localhost:8088/dashboard para acceder al panel de control visual.
💻 Uso de CLI
Ingerir un texto / nota de política:
python -m knowledge_integrator.interfaces.cli.main ingest-text \
--title "2025 Travel Policy" \
--content "Daily travel allowance is 2,500 TL. Stays above 5,000 TL require CFO approval." \
--category "policy"Ingerir archivos o directorios (PDF, Excel, CSV, Word, Markdown):
python -m knowledge_integrator.interfaces.cli.main ingest ./company_docs/ --category "finance"Buscar en la base de conocimiento:
python -m knowledge_integrator.interfaces.cli.main query "What is the travel budget limit?"Listar documentos indexados:
python -m knowledge_integrator.interfaces.cli.main list⚡ Servidor del Model Context Protocol (MCP)
Conecta tu conocimiento corporativo directamente en Claude Desktop, Cursor IDE o Antigravity.
Añade esto a tu claude_desktop_config.json o cursor settings:
{
"mcpServers": {
"company-knowledge": {
"command": "python",
"args": ["-m", "knowledge_integrator.interfaces.cli.main", "serve-mcp"]
}
}
}Herramientas MCP disponibles:
search_company_knowledge: Realiza búsqueda híbrida en documentos privados de la empresa.get_company_context: Devuelve contexto limpio y citado listo para inyección de prompts.list_company_documents: Lista todas las fuentes indexadas y metadatos.ingest_company_note: Guarda dinámicamente una nueva política o fragmento de conocimiento.
🌐 Referencia de la API REST
Método | Endpoint | Descripción |
|
| Subir e indexar archivo (PDF, Excel, CSV, Word, MD) |
|
| Ingerir nota corporativa o regla sin procesar |
|
| Obtener bloque de contexto citado listo para LLM |
|
| Buscar fragmentos clasificados (híbrido) |
|
| Listar todos los documentos indexados |
|
| Eliminar documento y todas las incrustaciones asociadas |
Documentación interactiva de Swagger disponible en: http://localhost:8088/docs
🤖 Integración con Python y LangChain / LangGraph
from knowledge_integrator import KnowledgeEngine
from knowledge_integrator.agentic_cfo_adapter import AgenticCFOKnowledgeAdapter
# 1. Initialize engine
engine = KnowledgeEngine()
# 2. Ingest document
engine.ingest_file("budget_2025.xlsx", category="finance")
# 3. Retrieve LLM context
ctx = engine.get_context_for_llm("What was the Q3 software budget?")
print(ctx.context_text)
# 4. Use as a LangChain / LangGraph Tool for AI Agents
adapter = AgenticCFOKnowledgeAdapter(engine)
agent_tool = adapter.as_langchain_tool()🐳 Despliegue con Docker
docker-compose up -d🧪 Ejecución de pruebas
python -m pytest knowledge_integrator/tests/ -v📄 Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT — consulta el archivo LICENSE para más detalles.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables querying enterprise documents (DOCX, PDF, PPTX) using natural language, with hybrid search and MCP integration for Claude Desktop and other agents.MIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to extract structured data from PDFs with confidence scores and provenance, and to search, review, and correct documents via MCP tools, resources, and prompts.
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables document ingestion, semantic search, and retrieval-augmented generation via MCP tools and REST API, using vector embeddings and intelligent chunking.MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceProvides a self-hosted knowledge index with document-level permissions, enabling AI agents to retrieve exactly the documents they are authorized to see via MCP. Supports OAuth 2.1, custom embedding models, and runs inside your network.41Apache 2.0
Related MCP Connectors
Multi-engine search for AI agents. Trust scoring, local corpus, MCP-native. Self-hostable, BYOK.
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Enesp4rl4k/enterprise-knowledge-integrator'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server