Локальный семантический агент MCP с OWL, HermiT и Ollama

Полностью локальная архитектура выполнения на macOS для детерминированной проверки, модификации, рассуждений в логике описаний (DL) и SPARQL-запросов к банковским онтологиям (OWL/RDF) с использованием LLM-агентов и протокола Model Context Protocol (MCP) через STDIO.

Основные возможности

• Рассуждения HermiT DL: Интегрированный решатель логики описаний (sync_reasoner_hermit) для проверки согласованности онтологии, вычисления выводимых иерархий классов и обнаружения невыполнимых классов.

• Движок SPARQL-запросов: Прямое выполнение W3C SPARQL-запросов к графу знаний RDF через RDFLib, что позволяет выполнять сложные семантические запросы, фильтрацию и агрегации.

• Мутация таксономии и экземпляров (TBox/ABox): Динамическое добавление классов OWL, иерархий подклассов и утверждений именованных индивидов.

• Интерактивные визуализации с силовым графом: Автоматический экспорт графа знаний в интерактивные HTML-сети PyVis.

• Два режима выполнения: Автоматизированный пакетный конвейер (agente.py) и постоянный диалоговый REPL (agent_interactive.py).

Related MCP server: OWL-MCP

Архитектура

Система разделяет рассуждения модели и выполнение графа на четыре основных уровня:

1. Оркестратор агентов:

   • agente.py: Автоматизированный конвейер, выполняющий пакетные цели агента от начала до конца.

   • agent_interactive.py: Многоходовой диалоговый REPL, поддерживающий состояние и выполняющий динамические многошаговые семантические рабочие процессы.

2. Движок LLM (Ollama): Выполняет локальные модели (например, glm-5.2:cloud, qwen2.5-coder) для декомпозиции намерений и форматирования параметров без прямого доступа к файлам.

3. MCP-сервер (server.py): Интерфейс JSON-RPC 2.0, работающий через STDIO, преобразующий вызовы инструментов модели в детерминированные операции над семантическим графом с помощью Owlready2 и RDFLib.

4. Семантический слой (core.owl): Постоянный граф онтологии RDF/XML W3C, проверенный решателем DL HermiT.

Структура репозитория

• core.owl: Базовый файл банковской онтологии в формате RDF/XML (стандарт W3C OWL).

• server.py: Нативный MCP-сервер JSON-RPC 2.0, предоставляющий мутацию TBox/ABox, выполнение SPARQL, рассуждения HermiT и экспорт графов PyVis.

• agente.py: Автоматизированный агент пакетного выполнения, соединяющий Ollama с MCP-сервером.

• agent_interactive.py: Интерактивный диалоговый REPL-агент для управления онтологией в реальном времени.

• requirements.txt: Зависимости Python (owlready2, rdflib, pyvis).

• graph.html: Экспортированная интерактивная HTML-визуализация графа (создается по запросу).

• README.md: Архитектура проекта, документация по инструментам и инструкции по настройке.

Предварительные требования

• ОС: macOS (Apple Silicon или Intel)

• Python: 3.10 или выше

• Ollama: Установлен и запущен локально

• Java: OpenJDK / JRE (требуется Owlready2 для решателя HermiT)

Установка и настройка окружения

1. Клонируйте репозиторий и перейдите в каталог проекта:

git clone [https://github.com/jairorodriguezarias/mcp-ontology-layer.git](https://github.com/jairorodriguezarias/mcp-ontology-layer.git)
cd mcp-ontology-layer

2. Создайте и активируйте виртуальное окружение:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Установите необходимые зависимости:

pip install -r requirements.txt

4 . Загрузите модель в Ollama:

ollama pull glm-5.2:cloud

5. Запустите демонстрацию агента:

python3 agente.py

6 .

python3 agent_interactive.py

7. Визуализация графа знаний

open graph.html

Доступные инструменты MCP

• list_classes

• Параметры: Нет

• Описание: Загружает core.owl и возвращает все зарегистрированные классы онтологии.

• add_subclass

• Параметры: new_class (строка, обязательный), parent_class (строка, обязательный)

• Описание: Добавляет новый класс под существующим родительским классом и сохраняет обновленный граф RDF/XML на диск.

• create_individual

• Параметры: class_name (строка, обязательный), individual_id (строка, обязательный)

• Описание: Создает конкретного индивида ABox, принадлежащего определенному классу.

• check_consistency

• Параметры: Нет

• Описание: Запускает решатель логики описаний (DL) HermiT для проверки логической согласованности и обнаружения невыполнимых классов.

• execute_sparql

• Параметры: query (строка, обязательный)

• Описание: Выполняет стандартный SPARQL-запрос W3C к графу знаний RDF.

• export_graph

• Параметры: output_html (строка, необязательный; по умолчанию: graph.html)

• Описание: Создает интерактивную HTML-визуализацию графа онтологии с силовым расположением с помощью PyVis.