gogoymh/auto-ontology-mcp

Быстрый старт Демоверсия · База знаний; Инструменты · Как это работает · Безопасность

Auto Ontology MCP (auto-ontology-mcp) приносит семантический слой NVIDIA Auto Ontology любому клиенту MCP, для двух заданий:

Спрашивайте в базах данных. Укажите его в базе данных, и модель, которую вы уже используете (Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes Agent, Cursor, VS Code или приложения Claude и ChatGPT), создает бизнес-условия, обзоры и ответы на вопросы с SQL, которые сервер проверяет на онтологию и данные. Сохранить базу личных знаний. Делитесь квитанциями, заявлениями, бумагами, заметками к книгам или скриншотами с вашим помощником; он читает их и хранит факты в виде записей, идеи в виде связанных концепций, отрывки, которые стоит найти снова в полнотекстовом индексе, и откуда каждый пришел. Полные оригиналы остаются в хранилище Обсидиана. Более поздние вопросы получают точные цифры, доступные для поиска цитаты и ссылки на оригинал.

[!TIP] ** Используйте его вместо LLM Wiki. В шаблоне LLM Wiki Karpathy модель компилирует ваши источники на страницы разметки, которые вы читаете в Obsidian.

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_wiki writes it all out as an Obsidian vault with aliases, [[links]] and the graph view. How the two map