MCP知识图谱

Name: MCP知识图谱
Author: itseasy21

作者：itseasy2156 星标更新：2025-08-08

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

知识图谱内存服务器

通过本地知识图谱实现的一种改进型持久化内存，具有可自定义的内存路径。

这使得Claude能够在不同聊天中记住用户的信息。

[!NOTE] 这是原始内存服务器的一个分支，并且旨在不使用临时内存npx安装方法。

服务器名称

mcp-knowledge-graph

服务器名称截图

读取函数

核心概念

实体

实体是知识图谱中的主要节点。每个实体包括：

唯一的名字（标识符）
实体类型（例如，“人”，“组织”，“事件”）
观察列表
创建日期和版本追踪

版本追踪功能有助于维护知识随时间演变的历史背景。

示例：

{
  "name": "John_Smith",
  "entityType": "person",
  "observations": ["讲流利的西班牙语"]
}

关系

关系定义了实体之间的有向连接。它们总是以主动语态存储，并描述实体之间如何互动或相互关联。每个关系包括：

源实体和目标实体
关系类型
创建日期和版本信息

这种版本控制系统有助于跟踪实体间的关系如何随时间演变。

示例：

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Anthropic",
  "relationType": "在...工作"
}

观察

观察是对实体的具体信息片段。它们：

存储为字符串
附属于特定实体
可独立添加或移除
应该是原子性的（每条观察只包含一个事实）

示例：

{
  "entityName": "John_Smith",
  "observations": [
    "讲流利的西班牙语",
    "于2019年毕业",
    "偏好早晨会议"
  ]
}

API

工具

create_entities
- 在知识图谱中创建多个新实体
- 输入：entities（对象数组）
  - 每个对象包含：
    - name（字符串）：实体标识符
    - entityType（字符串）：类型分类
    - observations（字符串数组）：相关观察
- 忽略已存在的实体名称
create_relations
- 在实体之间创建多个新关系
- 输入：relations（对象数组）
  - 每个对象包含：
    - from（字符串）：源实体名称
    - to（字符串）：目标实体名称
    - relationType（字符串）：关系类型（主动语态）
- 跳过重复的关系
add_observations
- 向现有实体添加新的观察
- 输入：observations（对象数组）
  - 每个对象包含：
    - entityName（字符串）：目标实体
    - contents（字符串数组）：要添加的新观察
- 返回每个实体添加的观察
- 如果实体不存在则失败
delete_entities
- 删除实体及其关系
- 输入：entityNames（字符串数组）
- 级联删除相关关系
- 如果实体不存在则静默操作
delete_observations
- 从实体中删除特定观察
- 输入：deletions（对象数组）
  - 每个对象包含：
    - entityName（字符串）：目标实体
    - observations（字符串数组）：要删除的观察
- 如果观察不存在则静默操作
delete_relations
- 从图中删除特定关系
- 输入：relations（对象数组）
  - 每个对象包含：
    - from（字符串）：源实体名称
    - to（字符串）：目标实体名称
    - relationType（字符串）：关系类型
- 如果关系不存在则静默操作
read_graph
- 读取整个知识图谱
- 不需要输入
- 返回完整的图结构，包括所有实体和关系
search_nodes
- 根据查询搜索节点
- 输入：query（字符串）
- 搜索范围：
  - 实体名称
  - 实体类型
  - 观察内容
- 返回匹配的实体及其关系
open_nodes
- 通过名称检索特定节点
- 输入：names（字符串数组）
- 返回：
  - 请求的实体
  - 请求实体之间的关系
- 静默跳过不存在的节点

使用Cursor、Cline或Claude Desktop

设置

将以下内容添加到您的mcp.json或claude_desktop_config.json中：

{
    "mcpServers": {
      "memory": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@itseasy21/mcp-knowledge-graph"
        ],
        "env": {
          "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/projects.jsonl"
        }
      }
    }
  }

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装Claude Desktop的知识图谱内存服务器：

npx -y @smithery/cli install @itseasy21/mcp-knowledge-graph --client claude

自定义内存路径

您可以按两种方式指定内存文件的自定义路径：

使用命令行参数：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@itseasy21/mcp-knowledge-graph", "--memory-path", "/path/to/your/memory.jsonl"]
    }
  }
}

使用环境变量：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@itseasy21/mcp-knowledge-graph"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

如果没有指定路径，默认为服务器安装目录下的memory.jsonl。

系统提示

利用内存的提示取决于具体用例。更改提示可以帮助模型确定创建记忆的频率和类型。

这是一个用于聊天个性化提示的例子。您可以在Claude.ai项目的“自定义指令”字段中使用此提示。

遵循以下步骤进行每次交互：

1. 用户识别：
   - 您应假设正在与default_user交互
   - 如果尚未识别default_user，请积极尝试识别。

2. 记忆检索：
   - 总是在开始聊天时仅说“回忆中...”并从您的知识图谱中检索所有相关信息
   - 总是将您的知识图谱称为您的“记忆”

3. 记忆
   - 在与用户交谈时，注意任何新的信息，这些信息可以归类为：
     a) 基本身份（年龄、性别、位置、职位、教育水平等）
     b) 行为（兴趣、习惯等）
     c) 偏好（沟通风格、首选语言等）
     d) 目标（目标、目标、抱负等）
     e) 关系（个人和职业关系，最多三度分离）

4. 记忆更新：
   - 如果在交互过程中收集了任何新信息，请按照以下方式更新您的记忆：
     a) 为反复出现的组织、人物和重要事件创建实体
     b) 使用关系将它们连接到当前实体
     c) 将关于它们的事实存储为观察

许可证

此MCP服务器采用MIT许可证。这意味着您可以自由地使用、修改和分发软件，但需遵守MIT许可证的条款和条件。更多详情，请参见项目仓库中的LICENSE文件。 </中文翻译>