Я разочаровался в автоматизированных инструментах управления контекстом, таких как этот, потому что это почти невозможно контролировать. Через некоторое время мне всегда приходится вручную убирать беспорядок или исправлять неуместные заметки LLM. Вместо этого я создал инструмент, который дает агенту LLM доступ к динамически загружаемому контексту. Однако сам контекст создается пользователем: https://github.com/n-r-w/agent-standards-mcp

Сервер Knowledge Graph MCP Server

Простой способ придать LLM постоянную память во время разговоров. Этот сервер позволяет Claude или vscode запоминать информацию о вас, ваших проектах и ваших предпочтениях с помощью графа знаний.

Ключевые особенности: Множественные серверы хранения: PostgreSQL (рекомендуется) или SQLite (локальный файл) Разделение проектов: Держите различные проекты изолированными (автообнаружение с помощью подсказок) ** Лучше искать**: Найти информацию с нечетким поиском и начатием

Полное руководство

Следуйте этим шагам, чтобы график знаний работал с Клодом:

Шаг 1: Выберите способ установки

Вариант A: NPX (Самое простое - скачать не нужно)

Вариант B: Docker

Шаг 2: Выберите свою базу данных

**SQLite (Default - не требуется настройка): ** Не требуется установка базы данных

WARNING

I’ve become disillusioned with automated context management tools like this, as it’s nearly impossible to control. After a while, I always have to manually clean up the mess or correct inappropriate LLM notes. Instead, I created a tool that gives the LLM agent access to dynamically loaded context. However, the context itself is user-created: https://github.com/n-r-w/agent-standards-mcp

KnowledgeGraph MCP Server

A simple way to give LLMs persistent memory across conversations. This server lets Claude or vscode remember information about you, your projects, and your preferences using a knowledge graph.

Key Features:

• Multiple Storage Backends: PostgreSQL (recommended) or SQLite (local file)
• Project Separation: Keep different projects isolated (auto-detected using prompts)
• Better Search: Find information with fuzzy search and pagination

Complete Setup Guide

Follow these steps in order to get the knowledge graph working with Claude:

Step 1: Choose Your Installation Method

Option A: NPX (Easiest - No download needed)

# Test that it works
npx knowledgegraph-mcp --help

Option B: Docker

# Clone and build
git clone https://github.com/n-r-w/knowledgegraph-mcp.git
cd knowledgegraph-mcp
docker build -t knowledgegraph-mcp .

Step 2: Choose Your Database

SQLite (Default - No setup needed):

• No database installation required
• Database file created automatically in [you home folder]/.knowledge-graph/
• Perfect for personal use and most scenarios
• This is the default backend

PostgreSQL (For advanced users):

• Install PostgreSQL on your system
• Create a database: CREATE DATABASE knowledgegraph;
• Better for production use with multiple concurrent users

Step 3: Configure client

Claude Desktop

Edit your Claude Desktop configuration file:

Find your config file:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

If you chose NPX + SQLite (default and easiest):

{
  "mcpServers": {
    "Knowledge Graph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "knowledgegraph-mcp"]
    }
  }
}

Note: SQLite will automatically create the database in [you home folder]/.knowledge-graph/knowledgegraph.db. To use a custom location, add: "KNOWLEDGEGRAPH_SQLITE_PATH": "/path/to/your/database.db"

If you chose Docker + SQLite (default):

{
  "mcpServers": {
    "Knowledge Graph": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "[you home folder]/.knowledge-graph:/app/.knowledge-graph",
        "knowledgegraph-mcp"
      ]
    }
  }
}