Graphmind
概要
作者による説明（英語の原文）
Persistent knowledge graph: entities, relations, and observations for agents.
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。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 73/週 · ★ –
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: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- 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
- 基本チェック：1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）
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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"graphmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/graphmind",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add graphmind -- npx -y @reneturcios/graphmind mcp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": {
"graphmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/graphmind",
"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。
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": {
"graphmind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/graphmind",
"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。
これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。
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
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
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8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 CloudCorpRecords 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
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
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5686件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5686件のうち77%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5686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
Graphmindは安全ですか？
当てはまる基本チェック1項目のうち1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？
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。
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（0.1.0）がレジストリに届いたのは11 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。パソコンにNode.js, Dockerも必要です。
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
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
graphmind
graphmind is a small, durable memory for agents: a knowledge graph you can build up a fact at a time and query back later. You record entities — people, places, projects, anything with a name — each with a type and a growing list of plain-text observations, and you connect them with typed relations ("Alice — lives_in → Lisbon"). The whole graph lives in one JSON file on disk, so the memory survives restarts and stays readable, diffable, and editable by hand.
There is no database to run and no service to sign up for. The graph file is the product.
Install
npx @reneturcios/graphmind readOr run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/graphmindThe container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. If you run the container, mount a volume over the working directory if you want the graph file to persist between runs.
Where the graph lives
The store file path comes from the GRAPHMIND_FILE environment variable and defaults to ./graphmind.json in the current working directory. The file is loaded when the server (or a CLI command) starts, and it is rewritten after every change, so what is on disk is always the full current graph:
{"entities": [ { "name": "Alice", "entityType": "person", "observations": ["Lives in Lisbon"] } ], "relations": [ { "from": "Alice", "to": "Lisbon", "relationType": "lives_in" } ] }
CLI
The CLI is a read/inspect face over the same store file the MCP server writes:
# Print the whole graph as JSONgraphmind read
Print the subgraph matching a search term
graphmind search lisbon
Point at a specific store file
GRAPHMIND_FILE=~/notes/graph.json graphmind read
graphmind --version
Exit codes: 0 on success, 1 when the store cannot be read or written, 2 for usage errors.
MCP server
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/graphmind mcpMCP client configuration:
{"mcpServers": { "graphmind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/graphmind", "mcp"], "env": { "GRAPHMIND_FILE": "/path/to/graphmind.json" } } } }
Tools
| Tool | Input | What it does |
|---|---|---|
create_entities | entities: array of {name, entityType, observations} | Adds entities whose names are not already taken. Existing names are skipped and the stored entity is left untouched. Returns only the entities actually created. |
create_relations | relations: array of {from, to, relationType} | Adds relations whose exact triple is not already present. Returns only the relations actually created. |
add_observations | observations: array of {entityName, contents} | Appends observation strings to existing entities, skipping strings the entity already has. Returns what was added, per entity. |
delete_entities | entityNames: array of strings | Removes the named entities and every relation that touches any of them. |
delete_observations | deletions: array of {entityName, observations} | Removes the listed observation strings from the named entities. |
delete_relations | relations: array of {from, to, relationType} | Removes relations matching the given exact triples. |
read_graph | _(none)_ | Returns the entire graph: all entities and all relations. |
search_nodes | query: string | Case-insensitive substring search over entity names, types, and observations. Returns the matching entities plus the relations whose endpoints both matched. |
open_nodes | names: array of strings | Returns the named entities plus the relations between them. Unknown names are skipped. |
Behaviour worth knowing
- Names are identity. An entity is its name; creating a second entity with the same name does nothing. Rename by deleting and recreating.
- Relations need real endpoints.
create_relationsrequires both thefromandtoentities to already exist, and fails the whole call if one is missing — no stub entities are invented, so a typo surfaces immediately instead of quietly corrupting the graph. - Observations are a set, in order. Adding a string an entity already carries is a no-op; new strings append in the order given.
- Deletes cascade only from entities. Deleting an entity removes its relations; deleting observations or relations never touches anything else.
Development
npm installnpm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx
License
MIT — see LICENSE.