VISEON for Web
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
VISEON's Schema.org knowledge graph: products, services, people, FAQs and terms, from viseon.io
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 básicasi3 de 3 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo★ –
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 la nube
- Transporte: Streamable HTTP
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 3 de 3 superadas
- Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
- Puede hacer 7 cosas (herramientas) get_entity, query_relationships, find_by_type, search_content …
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
- Abre Settings → Connectors
- Presiona Add custom connector
- Pega la dirección de abajo y presiona Add
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://viseon.io/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http semantic-intelligence https://viseon.io/mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"semantic-intelligence": {
"url": "https://viseon.io/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": {
"semantic-intelligence": {
"type": "http",
"url": "https://viseon.io/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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
- Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
- Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
- Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://viseon.io/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
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
Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 8 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.
get_entityGet complete schema.org entity data by URL (its @id), including relationships the graph holds in either direction. Use this before selecting an entity's image or other media: retain the canonical subject ID and use only assets explicitly linked by the retrieved record. A matching
query_relationshipsFind entities connected to a subject: one row per property value, with object_type 'uri' for links to other entities and 'literal' for values. Optionally filter by predicate.
find_by_typeFind all entities of a specific schema.org type (exact type name, for example Service, Person, DefinedTerm).
search_contentSubstring search across the text of every entity; returns up to 20 entity URLs.
fuzzy_find_and_traverseFind and rank schema.org entities from natural language, tolerating typos and alternative names. Returns bounded entity context with relationship IDs; use get_entity for full detail. The optional detail argument is summary (for each hit: id, type, name, url, the start of the desc
traverse_pathWalk the knowledge graph from one entity in a single call. start: an entity @id or a name (resolved like fuzzy_find_and_traverse). path: one entry per hop, each a predicate or a list of predicates; prefix a predicate with ^ to follow it backwards (e.g. ^worksFor finds who works f
get_citable_passagesReturn passages of the VISEON articles word for word, each with a link to the passage itself, the article it is part of and how much of the query it holds, so an answer can quote and cite them. query: the distinctive words asked about (a name, a term, a phrase the article uses).
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con el dominio viseon.io (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
- … 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
- ✓ Superada
El endpoint responde
Respondió en 607 ms (HTTP 200)
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
No hace falta iniciar sesión
- ✓ Superada
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Leímos 7 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5716 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 97% de los otros 5716 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5716 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 VISEON for Web?
Superó 3 de 3 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 la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (6.0.16) llegó al registro ayer.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
¿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.
VISEON
Semantic Intelligence · Discover | Discuss | Transact
*AI agents can't execute on canonical truth until you define it.*
VISEON is a Semantic Control Plane (operating system for AI) for governing organisational meaning and evidence across enterprise systems, websites and AI interfaces. It serves as the Governed Navigator for enterprise AI, giving autonomous engines and LLMs the explicit pathways, guardrails and auditability required to discover, discuss and transact with precision.
This repository is the public reference for VISEON. The platform itself runs at VISEON.IO, which is the canonical source for what VISEON is and does. Our ARD listing for the VISEON MCP capabilities and example questions can be found here VISEON-MCP
Use the VISEON MCP server
[`io.viseon/semantic-intelligence` — MCP developer guide](MCP-SERVER.md) covers the remote endpoint, transport, all seven tools, resources and prompt availability, authentication, VS Code / Copilot configuration and example prompts.
Connect to `https://viseon.io/mcp` using Streamable HTTP. Public knowledge-graph queries require no API key, account or paid plan. The ARD manifest provides complementary machine-readable discovery metadata.
One governed semantic ecosystem. Four complementary solutions.
Every VISEON solution is governed, built around authoritative business meaning, and MCP-addressable. All four solutions are live.
| Solution | What it does |
|---|---|
| VISEON for Web | Makes your brand, organisation, products and services understandable to AI through a governed digital twin and knowledge graph, accessible to visitors through VISEON Ask and to AI agents through MCP. |
| VISEON for Enterprise | Establishes a governed Semantic Control Plane connecting enterprise systems, business definitions and relationships, giving AI agents authoritative context through MCP without replacing existing access controls. |
| VISEON for Qlik (vCat) | Governs the meaning of your Qlik analytics estate, making applications, metrics, master items and business context discoverable and actionable by AI agents through MCP. |
| VISEON Data Assurance | Establishes trust in enterprise data through governed quality, completeness and compliance checks, publishing verifiable evidence and data assurance status to AI agents through MCP. |
Discover, Discuss, Transact
- Discover. VISEON audits what public and internal AI architectures can currently see, identifies critical context gaps, and registers verified, brand-aligned facts into a unified context layer.
- Discuss. Evidenced facts registered into a canonical context Ask/MCP layer let AI agents give accurate, authoritative answers across every touchpoint: web discovery, internal knowledge retrieval, or agent-to-agent execution.
- Transact. The registry is connected through MCP and transient feeds, such as live prices and stock through change data capture, so agents can discover, recommend and act on it.
Semantic Entity Optimisation (SEO 3.0)
Semantic Entity Optimisation optimises the entity, not the page. Each thing an organisation is and offers gets one canonical definition, a stable identifier, verified links to the rest of the web and a record of where each fact came from, so AI reads the organisation from the source. It includes everything schema markup has always had to do, Google Rich Results included, and does not stop there.
Smarter.SEO is VISEON.IO for Qlik customers, existing and prospective, delivered by Differentia Consulting.
VISEON runs on VISEON
viseon.io is built the way VISEON builds for clients. Every page, product, service, person, glossary term and FAQ is an entity in one governed graph, served to people and to agents:
- VISEON Ask answers visitors from the graph, with sources.
- An MCP endpoint at
viseon.io/mcp. - An Agentic Resource Discovery (ARD) manifest at
/.well-known/ard.json. - A listing in the official MCP Registry as
io.viseon/semantic-intelligence. - The knowledge graph catalog at
/wp-json/viseon/v1/catalogand aschema.txtentity index, both advertised in the HTTPLink:headers andelements of every page.
Built on open standards
Schema.org, JSON-LD, the Model Context Protocol, NLWeb and Agentic Resource Discovery (ARD), connected to open commerce protocols including ACP, AP2 and Google's Universal Commerce Protocol. The graph is portable, inspectable and yours.
In this repository
README.md: this file.Schema.org-JSON-LD-Edge-Integrity-Test.md: a reference prompt for checking that a Schema.org@graphis fully connected by bidirectional edges.
Other public repositories
| Repository | Purpose |
|---|---|
| qonnect-fixtures | Synthetic test data for VISEON Qonnect and the VISEON DuckDB extension. No real customer data. |
| templates | Industry Schema.org JSON-LD templates, with example organisations. |
| public_data | Reference data files used by VISEON tooling. |
| agentfinder-catalog | Fork of GitHub's agent finder catalog, used to submit VISEON's MCP server and Differentia's services catalog upstream. |
Built by Differentia Consulting
VISEON is developed by Differentia Consulting, enterprise data specialists since 2002 and a Qlik partner, who have been helping organisations prepare quality data models for business intelligence and AI. VISEON sits within the Smarter.BI solution family.
Get started
- Free Semantic Entity Assessment: viseon.io/semantic-entity-assessment
- Website: VISEON.IO
- Pricing: viseon.io/pricing
- Problems VISEON solves, and how it compares: viseon.io/problems
- FAQ: viseon.io/faq
- Glossary: viseon.io/terms
- Articles: viseon.io/articles
- Contact: info@viseon.io · +44 1494 622 600
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