Mongodb Knowledge Graph

MongoDB知识图谱MCP服务器

模型上下文协议（MCP）服务器的高性能Python实现，通过基于MongoDB的知识图存储系统为您的AI代理提供持久内存。

概述

此MCP服务器使您的AI代理能够使用高效存储在MongoDB中的结构化知识图创建、管理和调用信息。

安装

需求

• Python 3.10或更高版本
• MongoDB 4.4或更高版本
• MCP Python SDK 1.2.0+
• 通过管理依赖关系 uv （推荐）

再进行

# Using uv (recommended)
uv sync

# Or using pip
pip install -e .

发展依赖性

# Install development dependencies
uv sync --group dev

# Or using pip
pip install -e .[dev]

配置

MongoDB设置

确保MongoDB在您的系统上运行：

# macOS with Homebrew
brew services start mongodb-community

# Ubuntu/Debian
sudo systemctl start mongod

环境变量

export MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
export MONGODB_DATABASE=knowledge_graph_db
export MONGODB_COLLECTION_PREFIX=kg_  # optional

使用Claude Desktop

设置

将此添加到您的claude_desktop_config.json中：

紫外线

  {
    "mcpServers": {
      "mongodb-knowledge-graph": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "run",
          "mongodb_knowledge_graph/main.py",
          "run",
          "mongodb_knowledge_graph"
        ],
        "env": {
          "MONGODB_URI": "mongodb://localhost:27017",
          "MONGODB_DATABASE": "knowledge_graph_db",
        }
      }
    }
  }

VS代码安装说明

将以下JSON块添加到VS Code中的用户设置（JSON）文件中。您可以按 Ctrl + Shift + P 和打字 Preferences: Open Settings (JSON).

您可以选择将其添加到名为的文件中 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中。这将允许您与他人共享配置。

请注意 mcp 中不需要密钥 .vscode/mcp.json 文件。

紫外线

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "mongodb-knowledge-graph": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "run",
          "mongodb_knowledge_graph/main.py"
        ],
        "env":{
          "MONGODB_URI": "mongodb://localhost:27017",
          "MONGODB_DATABASE": "knowledge_graph_db",
        }
      }
    }
  }
}

MCP工具

服务器公开了以下工具：

📊 图表概述

• get_graph_summary -在不加载完整数据的情况下获取图形统计信息
• read_graph -检索整个图形（对于大型数据集，请谨慎使用）

🔍 实体管理

• create_entities -高效批量创建实体
• delete_entities -删除实体并级联删除关系
• add_observations -通过重复数据删除添加观察结果
• delete_observations -删除具体观察结果

🔗 关系管理

• create_relations -高效地批量创建关系
• delete_relations -删除特定关系

🎯 查询和搜索操作

• search_nodes -按名称、类型或观察内容搜索实体
• open_nodes -按名称检索特定实体
• get_subgraph -通过深度控制探索实体邻域
• find_path -发现实体之间的最短路径

运行测试

# Run all tests
uv run pytest

# Test MongoDB functionality (requires running MongoDB)
TEST_MONGODB=1 uv run pytest tests/test_mongodb_*

# Run with coverage
uv run pytest --cov=mongodb_knowledge_graph --cov-report=html

# Test specific functionality
uv run pytest tests/test_knowledge_graph.py -v

最佳实践

对于大型图形

1. 使用 get_graph_summary() 而不是 read_graph()
2. 搜索 search_nodes() 而不是加载所有内容
3. 探索当地 get_subgraph() 而不是泛泛的询问

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 通过测试进行更改
4. 运行完整的测试套件(uv run pytest)
5. 确保MongoDB测试通过(TEST_MONGODB=1 uv run pytest)
6. 提交拉取请求

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

支持

有关问题、疑问或贡献，请访问 .

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