gogoymh/auto-ontology-mcp
Database managementこのページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。 原文を見る
NVIDIA Auto OntologyのセマンティックレイヤーとClaude、ChatGPTなどのMCPクライアント向けのMCPサーバーとしての個人知識ベース。 LLM API キーは必要ありません.
概要
クイックスタート・デモ・ナレッジベース・ツール・使い方・安全 (auto-ontology-mcp) は、NVIDIA Auto Ontology のセマンティックレイヤーを MCP クライアントに提供し、2 つのジョブを処理します。 - 既に使用しているモデル(Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes Agent, Cursor, VS Code, Claude, ChatGPTアプリ)は、ビジネスの利用規約をビルドし、サーバーがオントロジーとデータに対してチェックするSQLで質問に参加して回答します。 ・ 領収書、ステートメント、紙、書籍のメモ、スクリーンショットをアシスタントと共有します。 これらを読んで、事実をレコード、アイデアをリンクしたコンセプト、フルテキストインデックスで再び発見する価値のある通路、および各人がどこから来たかを記憶します。 オリジナリティーズは、あなたのオブシディアン・ボルトに滞在します。 後で質問は、元の番号、検索可能な引用符およびリンクをバック取得します。 カルパシーのLMで Wiki パターンは、ソースを Obsidian で読み込むマークダウンページにコンパイルします.
概要（AI 翻訳）
クイックスタート・ デモ・ ナレッジベース・ ツール・ 仕組み・ 安全管理
Auto Ontology MCP (auto-ontology-mcp]) は、NVIDIA Auto Ontology のセマンティックレイヤーを MCP クライアントに提供し、2 つのジョブを処理します。
-データベースを監視する。 データベースで、既に使用しているモデル(Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes Agent, Cursor, VS Code, Claude, ChatGPTアプリ)は、ビジネスの利用規約をビルドし、サーバーがオントロジーとデータに対してチェックするSQLで質問に参加して回答します。
- 個人知識ベースをお読みください。 領収書、ステートメント、紙、書籍のメモ、スクリーンショットをアシスタントと共有します。 これらを読んで、事実をレコード、アイデアをリンクしたコンセプト、フルテキストインデックスで再び発見する価値のある通路、および各人がどこから来たかを記憶します。 オリジナリティーズは、あなたのオブシディアン・ボルトに滞在します。 後で質問は、元の番号、検索可能な引用符およびリンクをバック取得します。
[!TIP] LMWikiの代わりに使用してください。 Karpathy の LLM Wiki パターンでは、Obsidian で読み込まれたマークダウンページにソースをコンパイルします.
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Auto Ontology MCP (auto-ontology-mcp) brings NVIDIA Auto Ontology’s semantic layer to any MCP client, for two jobs:
- Ask your databases. Point it at a database, and the model you already use (Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes Agent, Cursor, VS Code, or the Claude and ChatGPT apps) builds business Terms, reviews joins and answers questions with SQL that the server checks against the ontology and the data.
- Keep a personal knowledge base. Share receipts, statements, papers, book notes or screenshots with your assistant; it reads them and stores the facts as records, the ideas as linked concepts, the passages worth finding again in a full-text index, and where each came from. The full originals stay in your Obsidian vault. Later questions get exact numbers, searchable quotes and links back to the original.
[!TIP] Use it in place of an LLM Wiki. In Karpathy’s LLM Wiki pattern the model compiles your sources into markdown pages that you read in Obsidian. Auto Ontology MCP runs the same loop (ingest, query, lint, with an index and a log) on an ontology instead of loose pages: facts go into typed tables you can sum, filter and compare with SQL, ideas become concept pages with typed links, every record, page and link keeps its source and the quote behind it, and
export_wikiwrites it all out as an Obsidian vault with aliases,[[links]]and the graph view. How the two map
インストール
uvx --from git+https://github.com/gogoymh/auto-ontology-mcp auto-ontology-mcp設定
{
"mcpServers": {
"auto-ontology": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/gogoymh/auto-ontology-mcp", "auto-ontology-mcp"]
}
}
}