Understanding Graph
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Persistent understanding via workflow prompts, typed updates, graph-native code, and supersession.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 155/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"understanding-graph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"understanding-graph",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add understanding-graph -- npx -y understanding-graph mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"understanding-graph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"understanding-graph",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"understanding-graph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"understanding-graph",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub emergent-wisdom, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5862 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 76% de los otros 5862 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5862 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Understanding Graph?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.1) llegó al registro hace 12 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Understanding Graph: A Persistent Medium for Recursive Understanding
A persistent medium for recursive, inspectable understanding.
Understanding Graph is an MCP server that gives AI agents structured, persistent memory. Unlike knowledge bases that store facts, it stores externally useful *understanding updates* -- tensions, surprises, decisions, evidence, and how beliefs evolved over time. It does not require private chain-of-thought. Multiple agents can coordinate through the graph itself: each agent reads what others have written, builds on it, and leaves inspectable traces for the next -- stigmergy.
Why Understanding Graph?
| Traditional Memory | Understanding Graph |
|---|---|
| Stores facts | Stores authored understanding updates |
| "User prefers dark mode" | "User switched to dark mode after eye strain -- tension between aesthetics and comfort resolved toward comfort" |
| Flat retrieval | Typed, revisable interpretation |
| Loses the interpretive middle | Preserves recorded rationale and revision |
| Single agent | Multi-agent coordination through shared graph |
Core insight: AI agents don't just need to remember facts -- they need the usable before state, pivoting evidence, updated conclusion, and remaining uncertainty. That lets later work test or revise a conclusion without reconstructing hidden deliberation.
Quick Start
Requires Node.js 22 or newer.
Recommended: use your Codex or Claude subscription
Run the initializer in the directory where you want the graph-backed work to live:
cd your-project
npx -y understanding-graph@0.2.1 init
It creates project-scoped MCP configuration for both Codex and Claude Code, installs the same fluid-understanding contract in AGENTS.md and CLAUDE.md, installs a project-scoped reading-mode skill for both clients, and adds the local projects/ path to ignore rules without installing any starter graph. Open either client, sign in with your normal ChatGPT or Claude subscription, and ask for the actual research, writing, coding, or decision task. The agent creates a descriptively named graph when real work begins. You do not need to say “use the graph.” The model runs in the subscription client; Understanding Graph itself makes no model API calls.
For a fresh chronological reading, give the agent a file path and ask it to turn on reader mode. It stages the source without returning or sampling its body, then encounters only the next ordered passage through source_read and may attach ordinary, passage-grounded understanding before continuing. Codex also exposes $reading-mode; Claude Code exposes /reading-mode. Text pasted directly into chat has already been encountered, so use a file path when a genuinely fresh reading matters.
Codex is available through eligible ChatGPT plans, and Claude Code can use Claude Pro or Max. Their normal plan limits still apply.
Installable plugin (workflow skill + MCP server)
The package ships both .codex-plugin and .claude-plugin manifests. The plugin combines the MCP capabilities with an understanding-work skill. While the mode is active, material, communicable understanding that could matter to the work or a future inquiry develops in the graph. The graph rolls a small state-dependent set of concrete next moves; the model judges their weights against the user task and freely chooses, combines, changes, or rejects them. The initializer above provides the same contract without waiting for a plugin-directory listing.
For Claude Code, the existing marketplace flow is:
# One-time: add the Emergent Wisdom marketplace
claude plugin marketplace add emergent-wisdom/marketplace
Install the plugin
claude plugin install understanding-graph
For local development:
claude --plugin-dir /path/to/understanding-graph
This gives you the MCP server and these skills:
| Skill | Invoke | What it teaches |
|---|---|---|
| understanding-work | *(auto-loaded)* | Fluid graph-mediated understanding with weighted, model-chosen provocations |
| orient | /understanding-graph:orient | Read graph state at conversation start |
| quality-check | /understanding-graph:quality-check | Score, analyze, thermostat |
| reading-mode | /understanding-graph:reading-mode | Deep source reading with source_read |
| serendipity | /understanding-graph:serendipity | Inject novelty via grounded/pure serendipity |
| web-ui | /understanding-graph:web-ui | Launch 3D visualization at :3030 |
| graph-workflow | *(auto-loaded)* | Shared graph laws plus task-to-workflow routing |
| code-work | *(auto-loaded)* | Graph-native code nodes, generation, and executable evidence |
| collaborative-code | *(auto-loaded)* | Code-subtree ownership, handoffs, locks, and integration evidence |
| creative-work | *(auto-loaded)* | Books, prose, scripts, and editorial revision |
The raw MCP server works with any compatible client, but the bundled skill or generated project instructions are the recommended experience. Tool schemas alone do not reliably activate a multi-step understanding workflow.
What the initializer creates
This creates:
.codex/config.toml-- Codex MCP configuration.mcp.json-- Claude Code project MCP configurationAGENTS.mdandCLAUDE.md-- the same canonical understanding workflow.agents/skills/reading-mode/SKILL.md-- explicit Codex reader workflow.claude/skills/reading-mode/SKILL.md-- explicit Claude Code reader workflow.gitignoreentry forprojects/-- keeps graph data local; no starter project is created
Every session opened in the directory shares the same project root. Once a named graph is selected, agents working there share it. Use additional agents only when the work has real independent seams.
Upgrading from 0.1.32 to 0.2.1
Version 0.2.1 changes the authoring tool names. Existing graph data, including previously recorded notes, remains usable; this release requires no database schema migration.
- Replace
graph_add_conceptwithgraph_add_understanding; its parameters stay the same. - Replace
graph_notewithgraph_add_understandingand a separategraph_connectoperation in the samegraph_batch. Maptestimonytounderstandingandaboutto the connection'stotarget. Supply explicittitle,trigger, andwhyvalues; these are required on the new node. - Set optional
attendto the next question or action when the node should remain open attention. Automatic resurfacing requires alearned_fromedge to a visible document node; a provenance link alone does not enable it.
For example, pass this to graph_batch, replacing SOURCE_NODE_ID with the existing passage or artifact node that occasioned the understanding:
{
"commit_message": "Record the unresolved retry assumption", "agent_name": "researcher", "operations": [ { "tool": "graph_add_understanding", "params": { "title": "Retries may synchronize clients", "trigger": "hypothesis", "understanding": "A fixed retry delay may align clients after a shared failure.", "why": "Questions whether the proposed recovery policy reduces overload", "attend": "Test fixed delays against jitter before choosing the policy." } }, { "tool": "graph_connect", "params": { "from": "$0.id", "to": "SOURCE_NODE_ID", "type": "learned_from", "why": "The hypothesis arose while reading this recovery design" } } ] }
Run npx -y understanding-graph@0.2.1 init in each initialized project to update managed MCP configuration and generated workflow guidance, then reconnect the MCP client so it loads the new tool catalog. Update custom configuration or instructions that the initializer preserves yourself.
Raw MCP configuration (advanced)
If a client cannot install plugins or run the initializer, connect the MCP server directly:
claude mcp add ug -- npx -y understanding-graph@0.2.1 mcp
MCP initialization still supplies a concise graph-use contract, but client support for server instructions varies. For consistent behavior, also provide the bundled understanding-work skill or its generated project instructions.
Per-client setup guides: Claude Code · Claude Desktop · Cursor · mcporter
Claude Desktop
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "understanding-graph": { "command": "npx", "args": ["-y", "understanding-graph@0.2.1", "mcp"], "env": { "PROJECT_DIR": "/path/to/your/projects", "UG_SOURCE_ROOT": "/path/to/your/source-project" } } } }
UG_SOURCE_ROOT limits file-based source loading to that directory. The project initializer sets it to the project root automatically.
Cursor / Windsurf
Add to your MCP config:
{
"mcpServers": { "understanding-graph": { "command": "npx", "args": ["-y", "understanding-graph@0.2.1", "mcp"], "env": { "PROJECT_DIR": "/path/to/your/projects" } } } }
Web UI / 3D visualization
The root npm package includes the built frontend and depends on the web server, so the published package can launch the UI directly:
PROJECT_DIR=/path/to/your/projects npx -y understanding-graph@0.2.1 start
open http://localhost:3000
Run independent sidecars by giving each process its own port and project-store root. The roots may be sibling directories on the same volume:
PORT=3101 PROJECT_DIR=/srv/undergraph/worker-1 npx -y understanding-graph@0.2.1 start
PORT=3102 PROJECT_DIR=/srv/undergraph/worker-2 npx -y understanding-graph@0.2.1 start
Use absolute paths in deployments. Sharing the installed package and its read-only frontend is safe; do not point independent sidecars at the same PROJECT_DIR.
The server binds to loopback by default. To run a worker on another host, explicitly set HOST and a private worker token; non-loopback startup fails closed without both:
HOST=0.0.0.0 PORT=3101 \
UG_WORKER_TOKEN=replace-with-a-long-random-secret \ PROJECT_DIR=/srv/undergraph/worker-1 \ npx -y understanding-graph@0.2.1 start
The trusted caller must send Authorization: Bearer on every /api or /admin request. Put remote traffic behind TLS or a private authenticated network.
To develop the UI from a checkout instead:
git clone https://github.com/emergent-wisdom/understanding-graph.git
cd understanding-graph npm install npm run build npm run start:web
open http://localhost:3000
Optional: enable embedding-based search
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo