Сервер Model Context Protocol (MCP), интегрирующий графы знаний InfraNodus и возможности анализа текстовых сетей в рабочие процессы LLM и AI-помощники, такие как Claude Desktop.

Доступно на npm: https://www.npmjs.com/package/infranodus-mcp-server

Обзор

InfraNodus MCP Server позволяет рабочим процессам LLM и ассистентам ИИ анализировать текст с использованием продвинутых алгоритмов сетевой науки, генерировать графы знаний, выявлять пробелы в содержании и выявлять ключевые темы и концепции. Он преобразует неструктурированный текст в структурированные инсайты с использованием теории графов и сетевого анализа.

Особенности

Ты можешь использовать это, чтобы

• Подключить существующие графы знаний InfraNodus к рабочим процессам LLM и AI-чатам
• Определять основные тематические кластеры в дискурсе, не пропуская важных нюансов (работает лучше, чем стандартные рабочие процессы LLM)
• Выявлять пробелы в содержании в любом дискурсе (полезно для создания контента и исследований)
• Генерируйте новые графы знаний из любого текста и используйте их для дополнения ответов на LLM
• Сохранение и извлечение сущностей и отношений из памяти с помощью графов знаний

Доступные инструменты

1. generate_knowledge_graph.

• Преобразовать любой текст в граф визуальных знаний

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

1. 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

2. analyze_existing_graph_by_name

   • Retrieve and analyze existing graphs from your InfraNodus account
   • Access previously saved analyses
   • Export graph data with full statistics

3. 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

4. generate_content_gaps

   • Detect missing connections in discourse
   • Identify underexplored topics
   • Generate research questions
   • Suggest content development opportunities

5. 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

6. generate_contextual_hint

   • Generate a topical overview of a text and provide insights for LLMs to generate better responses