infranodus/mcp-server-infranodus

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infranodus/mcp-server-infranodusは、[[T0]からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要

infranodus/mcp-server-infranodusは、[[T0]からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要（AI 翻訳）

モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーで、InfraNodusの知識グラフやテキストネットワーク解析機能をLLMワークフローやClaude DesktopのようなAIアシスタントに統合します。

npmで入手可能:https://www.npmjs.com/package/infranodus-mcp-server

概要

InfraNodus MCP Serverは、LLMのワークフローとAIアシスタントが高度なネットワークサイエンスアルゴリズムを用いたテキスト解析、知識グラフ生成、コンテンツギャップの検出、主要なトピックや概念の特定を可能にします。グラフ理論とネットワーク解析を用いて非構造化テキストを構造化インサイトに変換します。

特徴

それを使って

既存のInfraNodus知識グラフをLLMのワークフローやAIチャットに連携させる
重要なニュアンスを見逃さずにディスコース内の主要なトピッククラスターを特定する(標準的なLLMワークフローよりも効果的)
あらゆる議論における内容のギャップを特定する(コンテンツ作成や研究に役立ちます)
任意のテキストから新しい知識グラフを作成し、それを用いてLLMの回答を補完する
知識グラフを用いてエンティティや関係をメモリから保存・取得

利用可能なツール

generate_knowledge_graph

任意のテキストを視覚的知識グラフに変換する

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

InfraNodus MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that integrates InfraNodus knowledge graph and text network analysis capabilities into LLM workflows and AI assistants like Claude Desktop.

Available on npm: https://www.npmjs.com/package/infranodus-mcp-server

Overview

InfraNodus MCP Server enables LLM workflows and AI assistants to analyze text using advanced network science algorithms, generate knowledge graphs, detect content gaps, and identify key topics and concepts. It transforms unstructured text into structured insights using graph theory and network analysis.

Features

You Can Use It To

Connect your existing InfraNodus knowledge graphs to your LLM workflows and AI chats
Identify the main topical clusters in discourse without missing the important nuances (works better than standard LLM workflows)
Identify the content gaps in any discourse (helpful for content creation and research)
Generate new knowledge graphs from any text and use them to augment your LLM responses
Save and retrieve entities and relations from memory using the knowledge graphs

Available Tools

generate_knowledge_graph
- Convert any text into a visual knowledge graph
- Extract topics, concepts, and their relationships
- Identify structural patterns and clusters
- Apply AI-powered topic naming
- Perform entity detection for cleaner graphs
analyze_existing_graph_by_name
- Retrieve and analyze existing graphs from your InfraNodus account
- Access previously saved analyses
- Export graph data with full statistics
analyze_text
- Analyze a text, URL, or YouTube transcript
- Extract and analyze a graph from text or URL; provide either text or url
- Get topics, clusters, statements, graph structure, and AI summary as requested
generate_content_gaps
- Detect missing connections in discourse
- Identify underexplored topics
- Generate research questions
- Suggest content development opportunities
generate_topical_clusters
- Generate topics and clusters of keywords from text using knowledge graph analysis
- Make sure to beyond genetic insights and detect smaller topics
- Use the topical clusters to establish topical authority for SEO
- Returns AI-generated overviews of the topical clusters (topicalClusterSummaries), summarizing the discourse each cluster represents — useful for SEO-optimized content creation. Enabled by default; set generateTopicalSummaries: false to increase processing speed or if the summary request fails
generate_contextual_hint
- Generate a topical overview of a text and provide insights for LLMs to generate better responses

GitHub で README 全文を見る

インストール

npx -y infranodus-mcp-server

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
	"mcpServers": {
		"infranodus": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "infranodus-mcp-server"],
			"env": {
				"INFRANODUS_API_KEY": "YOUR_INFRANODUS_API_KEY"
			}
		}
	}
}