Knowledge MCP
Automatically organizes and merges learned CS knowledge into a graph structure using Claude for entity/relation extraction and SQLite for storage, with tools for ingestion, querying, merging, and managing nodes and edges.
README
Knowledge MCP
Air 프레임워크(https://docs.airmcp.dev/) 로 만든 배운 CS 지식을 그래프 구조로 자동 정리·병합하는 MCP 서버입니다.
Claude Desktop에서 자연어로 지식을 말하면, 핵심 개념(Entity)과 관계(Relation)를 추출해서 SQLite 기반 지식 그래프에 저장합니다. 같은 개념이 다시 나오면 기존 노드에 병합합니다.
해결하는 문제
- 지식 파편화: 같은 개념에 대해 시차를 두고 배운 정보가 하나의 노드에 누적
- 컨텍스트 비대화: 전체 대화를 넘기지 않고, 관련 노드만 꺼내서 토큰 절약
- 할루시네이션 방지: 정제된 지식 베이스를 기반으로 LLM 답변 품질 향상
아키텍처
사용자 → Claude(Entity/Relation 추출) → MCP(저장) → SQLite(WAL 모드)
MCP 내부에 별도 LLM이 없습니다. Claude가 추출과 판단을, MCP가 저장과 조회를 담당합니다.
도구
| 도구 | 설명 |
|---|---|
ingest_knowledge |
Entity/Relation JSON을 받아 그래프에 upsert |
list_nodes |
키워드 검색, 카테고리 필터, 페이지네이션 |
merge_nodes |
중복 노드 병합 (alias 이전, edge 중복 처리) |
update_node |
노드 속성 직접 수정 |
delete_node |
노드 soft delete (cascade 옵션) |
delete_edge |
관계 soft delete (ID 또는 조건) |
설치
git clone https://github.com/jihoho12/MyKnowledgeMCP.git
cd MyKnowledgeMCP
uv sync
Claude Desktop 연동
claude_desktop_config.json에 추가:
{
"mcpServers": {
"knowledge": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/MyKnowledgeMCP", "python", "-m", "knowledge_mcp.server"]
}
}
}
사용 예시
Claude Desktop에서 자연어로:
"HTTP는 TCP 위에서 동작하는 애플리케이션 계층 프로토콜이야. 정리해줘."
→ Claude가 Entity/Relation 추출 → ingest_knowledge 호출
"네트워크 관련 지식 보여줘"
→ list_nodes(category="network")
"'서버'랑 'Server' 같은 개념이니까 합쳐줘"
→ merge_nodes(node_a="서버", node_b="Server")
기술 스택
| 구성 요소 | 선택 |
|---|---|
| MCP 서버 | Python + FastMCP |
| 저장소 | SQLite (WAL 모드) |
| 패키지 관리 | uv |
| Entity 추출 | Claude (대화 중인 LLM) |
설정
config.toml에서 카테고리 목록, DB 경로, summary 통합 임계값을 변경할 수 있습니다.
[knowledge]
categories = ["general", "network", "os", "database", "web", "security", "language", "algorithm", "architecture", "devops"]
summary_consolidation_threshold = 500
테스트
48개 테스트 전체 통과 (기능 28 + 고급 20)
- 도구별 정상/에러 경로
- 동시성 (WAL 멀티스레드)
- 대량 데이터 성능 (500 노드)
- 데이터 무결성 (SQL injection, 특수문자, 외래키)
- 복구 (DB 손상, 백업/복원)
라이선스
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。