Knowledge Graph MCP
What it does
Knowledge graph MCP for student learning with spaced repetition and mastery tracking
- Connects Läuft auf deinem Computer
- Account or key No key needed
- Category Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
2/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Python (uv) installieren
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Bei Knowledge Graph MCP registrieren und Schlüssel erstellen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Preise und Gratis-Tarife siehst du auf seiner Seite.
Wie du einen Schlüssel bekommst, steht unten im README des Anbieters
Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen
SettingsDeveloperEdit Config
Diese Einstellungen einfügen und speichern
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Claude beenden und neu öffnen
Ausprobieren
Nutze Knowledge Graph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es Knowledge Graph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Knowledge Graph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann Knowledge Graph MCP noch nicht verbinden
Knowledge Graph MCP läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
Das kannst du stattdessen tun
A · Eine App nutzen, die Knowledge Graph MCP verbinden kann
- Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
- Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
- Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
- Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren
Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden
- Context7✓ ChatGPT
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Python (uv) installieren
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Bei Knowledge Graph MCP registrieren und Schlüssel erstellen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Preise und Gratis-Tarife siehst du auf seiner Seite.
Wie du einen Schlüssel bekommst, steht unten im README des Anbieters
Terminal öffnen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
Diesen Befehl einfügen und Enter drücken
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Ersetze „your-value“ vor dem Enter durch deinen Schlüssel
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
/mcp in Claude Code eingeben
Knowledge Graph MCP sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Ausprobieren
Nutze Knowledge Graph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Knowledge Graph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Knowledge Graph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Python (uv) installieren
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Bei Knowledge Graph MCP registrieren und Schlüssel erstellen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Preise und Gratis-Tarife siehst du auf seiner Seite.
Wie du einen Schlüssel bekommst, steht unten im README des Anbieters
Mit diesem Button Cursor öffnen
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Schlüssel eintragen
In den Einstellungen von Knowledge Graph MCP ist KNOWLEDGE_GRAPH_DB_PATH leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen
Ausprobieren
Nutze Knowledge Graph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es Knowledge Graph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Knowledge Graph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Knowledge Graph MCP (auf der Seite des Anbieters erstellen) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Python (uv) installieren
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Bei Knowledge Graph MCP registrieren und Schlüssel erstellen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Preise und Gratis-Tarife siehst du auf seiner Seite.
Wie du einen Schlüssel bekommst, steht unten im README des Anbieters
Mit diesem Button VS Code öffnen
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Schlüssel eintragen
In den Einstellungen von Knowledge Graph MCP ist KNOWLEDGE_GRAPH_DB_PATH leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen
Ausprobieren
Nutze Knowledge Graph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es Knowledge Graph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Knowledge Graph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach
JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen
Auf deinem Computer installiert
Claude Code
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
VS Code (mcp.json)
Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind
Werte, die du selbst einträgst
KNOWLEDGE_GRAPH_DB_PATHenvCustom path for SQLite database file (optional, defaults to ~/.knowledge_graph/knowledge.db)
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Auf einen Blick
Welche Apps ihn nutzen können
Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 13. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto zcsabbagh bestätigt, dem das Repo gehört
- ! Vorsicht
Wird noch gepflegt
Code zuletzt geändert: vor 11 Monaten, vor mehr als 6 Monaten
- ✓ Bestanden
Hat eine Lizenz
Nutzt MIT
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Diskussion
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Nutzerbewertungen
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Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 76 % der anderen 6050 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 1 % der anderen 6050 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 50 % der anderen 6050 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Knowledge Graph MCP sicher?
Er hat 2 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 11 Monaten geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 11 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Ruflo
Andere in derselben Kategorie
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Ruflo
Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Knowledge Graph MCP Server
An MCP (Model Context Protocol) server for tracking student learning via a knowledge graph. Built with FastMCP, it enables LLMs to build, query, and update a personalized knowledge map with spaced repetition scheduling.
Features
- Knowledge Graph Storage: SQLite-backed graph with concepts as nodes and relationships as edges
- Multi-dimensional Mastery Tracking: Track recall, application, and explanation abilities separately
- Spaced Repetition (SM-2): Automatic scheduling of review sessions based on performance
- Misconception Tracking: Record and query common misconceptions for targeted remediation
- Intelligent Queries: Find knowledge gaps, ready-to-learn concepts, struggling areas
- Mermaid Visualization: Generate visual diagrams of the knowledge graph
Installation
Option 1: Install from Smithery (Recommended)
Install directly via Smithery:
npx @smithery/cli install @zcsabbagh/knowledge-graph-mcp --client claudeOr use the hosted version at: https://smithery.ai/server/@zcsabbagh/knowledge-graph-mcp
Option 2: Install from source
Prerequisites: Python 3.10+
git clone https://github.com/zcsabbagh/knowledge-graph-mcp.gitcd knowledge-graph-mcp pip install -e .
Usage
Running the Server
# From the project rootpython -m knowledge_graph_mcp.server
Configure with Claude Code
Add to your Claude Code MCP settings (~/.claude/settings.json):
{"mcpServers": { "knowledge-graph": { "command": "python", "args": ["-m", "knowledge_graph_mcp.server"], "cwd": "/path/to/knowledge-graph-mcp" } } }
Configure with Claude Desktop
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{"mcpServers": { "knowledge-graph": { "command": "python", "args": ["-m", "knowledge_graph_mcp.server"], "cwd": "/path/to/knowledge-graph-mcp" } } }
MCP Tools
1. add_node
Create a new concept node.
add_node(concept="Quadratic Formula", description="Formula for solving ax² + bx + c = 0", domain="mathematics", difficulty=0.7, tags=["algebra", "formulas"] )
2. add_edge
Create relationships between concepts.
Relation types:
prerequisite- Must learn source before targetbuilds_on- Target extends source conceptrelated_to- Concepts are connectedcontradicts- Common misconceptionapplies_to- Application domainparent_of- Category hierarchy
add_edge(source_concept="Algebra", target_concept="Quadratic Formula", relation_type="prerequisite" )
3. update_node
Update mastery and record reviews. Providing a quality rating (0-5) triggers spaced repetition scheduling.
update_node(node_id="quadratic_formula", quality=4, # SM-2 rating: 0=blackout, 5=perfect mastery_application=0.6, misconception_detected="forgets ± sign" )
4. query_graph
Intelligent queries for learning insights.
Query types:
prerequisites- All prerequisites for a conceptready_to_learn- Concepts where prereqs are mastereddue_for_review- Needs review based on schedulestruggling- High difficulty + low masterystalled- Multiple reviews, no improvementmisconceptions- Concepts with detected misconceptionsknowledge_gaps- Low mastery blocking progressnext_recommended- Best concept to study next
query_graph(query_type="next_recommended", domain="mathematics")5. read_subgraph
Get the neighborhood around a concept with Mermaid visualization.
read_subgraph(center_node="calculus", depth=2, direction="upstream", # or "downstream", "both" output_format="both" # "json", "mermaid", or "both" )
6. get_learning_path
Get ordered prerequisites for a target concept.
get_learning_path(target_concept="calculus")7. get_statistics
Get learning progress metrics.
get_statistics(domain="mathematics")How It Works
Data Model
Nodes represent concepts with:
- Mastery levels (overall, recall, application, explanation)
- Spaced repetition data (ease factor, interval, next review date)
- Difficulty rating and review history
- Tags and detected misconceptions
Edges represent relationships with:
- Relation type (prerequisite, builds_on, etc.)
- Strength/confidence rating
- Optional reasoning
Spaced Repetition (SM-2)
When you call update_node with a quality rating:
- 5: Perfect response → longer interval
- 4: Correct with hesitation
- 3: Correct with difficulty
- 2-0: Incorrect → reset interval
The algorithm calculates the next optimal review date based on performance history.
Mastery Calculation
Overall mastery combines dimensional scores:
mastery_level = 0.3 × recall + 0.4 × application + 0.3 × explanationStorage
Data is stored in SQLite at ~/.knowledge_graph/knowledge.db by default.
Example Workflow
1. LLM discovers student doesn't know "quadratic formula"→ add_node(concept="Quadratic Formula", difficulty=0.7)
- LLM identifies prerequisites → add_edge("Algebra", "Quadratic Formula", "prerequisite")
- Student attempts problem, struggles → update_node("quadratic_formula", quality=2, misconception_detected="confuses ± with +")
- LLM decides what to teach next → query_graph("next_recommended")
- Visualize the learning path → get_learning_path("quadratic_formula")
License
MIT