kg-mcp

Knowledge Graph MCP Server. Maschinenoptimiert – kein Prosa, kein Markdown. Kompaktes JSON für LLM-Kontexteffizienz.

Deployment (Coolify)

1. GitHub Repo erstellen und Code pushen

2. In Coolify: Neue Application → GitHub → dieses Repo

3. Build Pack: Dockerfile

4. Port: 8099

5. Domain: kg-mcp.kailohmann.de

6. Volume: /data (persistent für SQLite)

7. Keine weiteren Env-Vars nötig (Defaults sind gesetzt)

Claude MCP Integration

Nach Deployment in Claude.ai unter Settings → MCP Servers hinzufügen:

URL: https://kg-mcp.kailohmann.de/mcp
Name: kg-mcp

Tools

Compact Format

Node: {"id":"schwamm","t":"metaphor","s":"...","b":[1,3,6],"st":"explored","k":"...","m":{}}
Edge: {"src":"schwamm","rel":"contrasts","tgt":"basic_programm","w":1.0,"n":"..."}
Index: {"id":"schwamm","t":"metaphor","st":"explored"}

Lokal testen

KG_DB_PATH=./test.db KG_TRANSPORT=streamable-http python server.py