A knowledge graph MCP server that stores, organizes, and manages entities and relations extracted by Claude into a SQLite-based graph. It solves knowledge fragmentation and reduces LLM context bloat by providing a structured, persistent knowledge base.
Ingest Knowledge (ingest_knowledge): Accepts raw text with extracted entities (names, categories, descriptions, aliases, properties) and relations (source, target, type, description), upserting them into the knowledge graph.
List & Search Nodes (list_nodes): Query nodes by keyword (partial matching on name/summary), filter by category, paginate, sort, and optionally include connected edges.
Merge Nodes (merge_nodes): Consolidate duplicate nodes — keeps node A, absorbs node B (soft-deletes it), transferring aliases, deduplicating edges, and optionally applying a merged summary.
Update Node (update_node): Modify an existing node's summary, category, aliases, or custom properties.
Delete Node (delete_node): Soft-delete a node by name, with an optional cascade to also remove all connected edges.
Delete Edge (delete_edge): Soft-delete a relationship by edge ID or by specifying source/target/relation conditions.
Additional capabilities: SQLite storage in WAL mode for concurrency, configurable categories and database path, and natural language integration via Claude Desktop.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Knowledge MCP Save knowledge: TCP is reliable and connection-oriented"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
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.
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
Related MCP server: Knowledge Graph Memory Server
사용자 → Claude(Entity/Relation 추출) → MCP(저장) → SQLite(WAL 모드)MCP 내부에 별도 LLM이 없습니다. Claude가 추출과 판단을, MCP가 저장과 조회를 담당합니다.
도구 | 설명 |
| Entity/Relation JSON을 받아 그래프에 upsert |
| 키워드 검색, 카테고리 필터, 페이지네이션 |
| 중복 노드 병합 (alias 이전, edge 중복 처리) |
| 노드 속성 직접 수정 |
| 노드 soft delete (cascade 옵션) |
| 관계 soft delete (ID 또는 조건) |
git clone https://github.com/jihoho12/MyKnowledgeMCP.git
cd MyKnowledgeMCP
uv syncclaude_desktop_config.json에 추가:
{
"mcpServers": {
"knowledge": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/MyKnowledgeMCP", "python", "-m", "knowledge_mcp.server"]
}
}
}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")구성 요소 | 선택 |
MCP 서버 | Python + FastMCP |
저장소 | SQLite (WAL 모드) |
패키지 관리 | uv |
Entity 추출 | Claude (대화 중인 LLM) |
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 = 50048개 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)
MIT
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Give your AI agent a persistent map of your project's structure, dependencies, and bugs.
Persistent memory and knowledge graph for AI assistants — keyword + vector + graph search.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/jihoho12/MyKnowledgeMCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server