MCP Knowledge Graph

🚀 知識グラフメモリサーバー

ローカルの知識グラフを使用して永続的なメモリを実現する改良版で、--memory-path をカスタマイズ可能です。 これにより、Claude がチャット中のユーザー情報を記憶することができます。

⚠️ 重要提示

これは、元の Memory Server のフォークであり、一時的なメモリの npx インストール方法は使用していません。

🚀 クイックスタート

サーバー名

mcp-knowledge-graph

✨ 主な機能

コアコンセプト

エンティティ

エンティティは知識グラフの主要なノードです。各エンティティには以下があります。

• 一意の名前（識別子）
• エンティティタイプ（例：「人」、「組織」、「イベント」）
• 観測リスト

例：

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

関係

関係はエンティティ間の有向接続を定義します。常に能動態で保存され、エンティティがどのように相互作用または関連しているかを記述します。

例：

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Anthropic",
  "relationType": "works_at"
}

観測

観測はエンティティに関する具体的な情報の断片です。以下の特性があります。

• 文字列として保存されます。
• 特定のエンティティに付加されます。
• 独立して追加または削除できます。
• 原子化されている必要があります（各観測は1つの事実を表します）。

例：

{
  "entityName": "John_Smith",
  "observations": [
    "会说流利的西班牙语",
    "2019年毕业",
    "喜欢早上开会"
  ]
}

📚 ドキュメント

API

ツール

• create_entities

  • 複数の新しいエンティティを知識グラフに作成します。
  • 入力：entities（オブジェクトの配列）
    • 各オブジェクトには以下が含まれます。
      • name（文字列）：エンティティ識別子
      • entityType（文字列）：タイプ分類
      • observations（文字列[]）：関連する観測
  • 既存の名前のエンティティは無視されます。

• create_relations

  • エンティティ間に複数の新しい関係を作成します。
  • 入力：relations（オブジェクトの配列）
    • 各オブジェクトには以下が含まれます。
      • from（文字列）：ソースエンティティ名
      • to（文字列）：ターゲットエンティティ名
      • relationType（文字列）：関係タイプ
  • 既存の関係は無視されます。

• get_entities

  • すべての保存されたエンティティを取得します。
  • 入力：なし
  • 出力：entities（オブジェクトの配列）

• get_relations

  • すべての保存された関係を取得します。
  • 入力：なし
  • 出力：relations（オブジェクトの配列）

• update_entity

  • 既存のエンティティの情報を更新します。
  • 入力：entity（オブジェクト）
    • id（文字列）：エンティティ識別子
    • name（文字列）：新しい名前（オプション）
    • entityType（文字列）：新しいタイプ（オプション）
    • observations（文字列[]）：新しい観測リスト（オプション）
  • 出力：なし

• update_relation

  • 既存の関係の情報を更新します。
  • 入力：relation（オブジェクト）
    • id（文字列）：関係識別子
    • from（文字列）：新しいソースエンティティ名（オプション）
    • to（文字列）：新しいターゲットエンティティ名（オプション）
    • relationType（文字列）：新しい関係タイプ（オプション）
  • 出力：なし

• delete_entity

  • 既存のエンティティとそれに関連する関係を削除します。
  • 入力：id（文字列）：エンティティ識別子
  • 出力：なし

• delete_relation

  • 既存の関係を削除します。
  • 入力：id（文字列）：関係識別子
  • 出力：なし

使用説明

パスが指定されていない場合、デフォルトでサーバーのインストールディレクトリ内の memory.jsonl になります。

システムプロンプト

使用シーンに応じて、プロンプトは異なります。プロンプトを変更することで、モデルがメモリを作成する頻度とタイプを決定するのに役立ちます。

ここに、チャットの個別化に使用できるプロンプトの例を示します。このプロンプトは、Claude.ai プロジェクト の「カスタム命令」フィールドで使用できます。

各対話では以下の手順に従ってください。

1. ユーザー識別：
   - default_user との対話を想定してください。
   - default_user がまだ識別されていない場合は、積極的に識別してください。

2. メモリ検索：
   - 常に「メモリを検索中……」と言ってから、知識グラフからすべての関連情報を検索してください。
   - 常に知識グラフを「メモリ」と呼んでください。

3. メモリ
   - ユーザーとのチャット中に、以下のカテゴリに属する新しい情報に注意してください。
     a) 基本的な身元情報（年齢、性別、住所、職位、学歴など）
     b) 行動（興味、習慣など）
     c) 好み（コミュニケーションスタイル、使用言語など）
     d) 目標（目的、目標、抱負など）
     e) 関係（個人および職業上の関係、最大3度の分離まで）

4. メモリ更新：
   - 対話中に新しい情報を収集した場合は、以下のようにメモリを更新してください。
     a) 繰り返し出現する組織、人物、重要なイベントに対してエンティティを作成します。
     b) 関係を使用して、それらを現在のエンティティに接続します。
     c) それらに関する事実を観測として保存します。

📄 ライセンス

この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。これは、MIT License の条項と条件に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できることを意味します。詳細については、プロジェクトリポジトリ内の LICENSE ファイルを参照してください。