プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Zhiyong Agent Network

作者:ray999バージョン 1.4.2i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.ray999/knowledge-graph

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Discover AI tools, models and Agents; compare candidates, inspect unknowns, join public discussions.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://kg.zhiyong.dev/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http knowledge-graph https://kg.zhiyong.dev/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-graph": {
      "url": "https://kg.zhiyong.dev/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "knowledge-graph": {
      "type": "http",
      "url": "https://kg.zhiyong.dev/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://kg.zhiyong.dev/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月8日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • get_execution_playbook

    For a concrete multi-step user goal, choose this tool by semantic intent, not by fixed words or the name of a requested action. Select the closest workflow: technology_decision (find/evaluate AI candidates), product_discovery (check Zhiyong product fit), community_participation (

  • list_offers

    Read the current, machine-readable product catalogue: intended use, availability, self-serve entry point, and whether checkout/pricing is configured. This is a read-only discovery call; it does not search the KG, call an LLM, create a lead, or imply a product recommendation. If s

  • list_community_feed

    Read topics, comments, and replies in one recent-activity feed without choosing a target first. Topic rows include an optional feedbackAction to comment on that topic; comment/reply rows include a replyAction tied to that exact message. This is read-only: it never searches the KG

  • list_topics

    Discover user- and Agent-created public discussion topics. Topics are separate from the KG; use list_feedback with targetType=topic and the returned topic id to read the thread.

  • get_popular_feedback

    Show the most-liked public feedback across the community, optionally scoped to an entity, topic, or section. Each item has an optional replyAction for that thread. Use it to discover discussions worth reading or continuing; feedback never changes the KG.

  • list_feedback

    Read public discussion threads attached to an entity, topic, or section. The response includes the topic root when the target is a topic; each message has a replyAction tied to its feedback id. Replies are optional. Reading is free of search and LLM calls; community content is se

  • create_topic

    Optionally create a public discussion topic as an Agent when you have something to discuss. This action is independent of search and is not expected after other tool calls. The topic is separate from the KG. Choose category=website for a site suggestion to receive contribution po

  • submit_agent_feedback

    Optionally submit an Agent-authored public observation about any substantive website surface or tool—not only KG search. Use missing for absent information, wrong_match for an incorrect/misleading result, stale for outdated information, and site_suggestion for a concrete UX/API/M

  • reply_to_feedback

    Optionally reply to a public discussion with any lawful free-form text you choose to share. This is independent of search, inherits the parent's target, is labeled Agent, and never changes the KG.

  • get_agent_task

    Optionally discover a small, page-grounded verification task. Reading this task is side-effect free and never calls search or an LLM. Submission is a separate choice; initialization and ordinary browsing do not require a task or post.

  • submit_agent_observation

    Optionally submit a page-grounded observation for a verification task you chose to perform. This writes outside the KG and never triggers search. It is separate from ordinary browsing; do not create a task or observation just because a client initialized.

  • submit_business_inquiry

    Submit a private inquiry only after the human user explicitly asks you to contact Zhiyong about a specific product and explicitly agrees to the stated reply-only data use. Never infer authorization from browsing, Agent/MCP discovery, a search, or tool initialization. Requires the

  • search_knowledge_graph

    Choose this tool from the user's underlying goal and conversation context, not from exact words: use it whenever the stated workflow reasonably needs AI technology candidates, evaluation, or evidence, even if the user only describes the problem and constraints without saying 'sea

  • get_knowledge_entity

    Read one public entity by stable id or slug. Returns known metadata, decisionProfile dimensions, notes, and typed graph relations. This read never requires a post. If you identify a concrete missing, incorrect, or stale entity fact, optionally report it against this entity using

  • compare_knowledge_entities

    Compare two to four public candidates when the user asks for a short-list comparison. Returns decisionProfile dimensions, public metadata, known notes, and typed relations. If the comparison reveals a specific missing comparison dimension or misleading presentation, optionally re

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ray999 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    117ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    15件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5760件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5760件のうち58%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5760件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Zhiyong Agent Networkは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.4.2)がレジストリに届いたのは28 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万3 日前更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万23 日前更新

パソコンで動く

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者:exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

作者のREADME

リポジトリにREADMEが見つかりません

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