【亲测免费】 mcp-knowledge-graph:构建持久化知识图谱的强大工具
项目介绍
mcp-knowledge-graph 是一个改进的持久化内存实现,使用本地知识图谱和一个可定制的 --memory-path 参数。它允许 Claude 在不同对话之间记住用户的信息。这个项目是对原始 Memory Server 的分叉,旨在不使用临时的内存 npx 安装方法。
项目技术分析
mcp-knowledge-graph 的核心是一个本地知识图谱,它包含了实体(Entities)、关系(Relations)和观察(Observations)。实体是图谱中的基本节点,每个实体都有一个唯一的标识符、一个实体类型(如“人”、“组织”、“事件”)以及一组观察数据。关系定义了实体之间的有向连接,描述了实体如何相互关联或相互作用。观察则是关于实体的离散信息,它们以字符串形式存储,并附加到特定的实体上。
项目提供了一个丰富的 API,包括创建、添加、删除实体、关系和观察的方法,以及读取整个知识图谱和基于查询搜索节点的功能。
项目及技术应用场景
mcp-knowledge-graph 的设计适用于需要跨会话持久化用户信息的场景。以下是一些典型的应用场景:
- 智能对话系统:在对话系统中,可以使用 mcp-knowledge-graph 来存储用户的偏好、习惯和历史交互,以便提供更加个性化的服务。
- 推荐系统:通过记录用户的行为和偏好,mcp-knowledge-graph 可以帮助推荐系统更好地理解用户需求,提供更精准的推荐。
- 数据分析和挖掘:知识图谱可以用于存储和分析复杂的数据关系,帮助发现新的模式或趋势。
项目特点
1. 持久化存储
mcp-knowledge-graph 通过本地文件存储,实现了数据的持久化,使得信息可以在系统重启后依然保持可用。
2. 灵活的数据结构
项目使用 JSON 格式存储实体、关系和观察,这种结构易于理解和操作,也便于与其他系统集成。
3. 强大的API接口
项目提供的 API 接口覆盖了知识图谱操作的各种需求,包括创建、更新、删除和查询,使得开发者可以轻松地集成和使用。
4. 自定义内存路径
用户可以指定内存文件的存储路径,这为数据管理和备份提供了更大的灵活性。
5. 开源协议
mcp-knowledge-graph 遵循 MIT 开源协议,用户可以自由使用、修改和分发该软件。
总结
mcp-knowledge-graph 是一个功能强大且灵活的知识图谱内存服务器,它为开发者提供了一个构建持久化知识图谱的解决方案。无论是对于智能对话系统的个性化服务,还是推荐系统的数据驱动决策,mcp-knowledge-graph 都可以提供有力的支持。通过其丰富的 API 和可定制的存储路径,开发者可以轻松地将 mcp-knowledge-graph 集成到自己的应用中,实现更加智能和个性化的用户体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00