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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Rag Knowledge Graph MCP

作者：CSOAI-ORGバージョン 1.0.8i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.CSOAI-ORG/rag-knowledge-graph-mcp

インストール方法

What it does

Rag Knowledge Graph MCP Server by MEOK AI Labs

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 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。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず：どの AI を使っていますか？

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server Rag Knowledge Graph MCP を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "rag-knowledge-graph": { "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-graph-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Rag Knowledge Graph MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
  "mcpServers": {
    "rag-knowledge-graph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-graph-mcp"
      ]
    }
  }
}

  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Rag Knowledge Graph MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Rag Knowledge Graph MCP を使っていると言うか、回答に Rag Knowledge Graph MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Rag Knowledge Graph MCP につなげません

Rag Knowledge Graph MCP はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Rag Knowledge Graph MCP につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

B · 検索・AIの記憶 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server Rag Knowledge Graph MCP を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：claude mcp add --scope user rag-knowledge-graph -- uvx rag-knowledge-graph-mcp 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Rag Knowledge Graph MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. ターミナルを開く

    Mac：Command+スペースで Terminal と入力 · Windows：PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user rag-knowledge-graph -- uvx rag-knowledge-graph-mcp

  4. Claude Code で /mcp と入力

    Rag Knowledge Graph MCP が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    Rag Knowledge Graph MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Rag Knowledge Graph MCP を使っていると言うか、回答に Rag Knowledge Graph MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server Rag Knowledge Graph MCP を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "rag-knowledge-graph": { "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-graph-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Rag Knowledge Graph MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Rag Knowledge Graph MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Rag Knowledge Graph MCP を使っていると言うか、回答に Rag Knowledge Graph MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server Rag Knowledge Graph MCP を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "servers": { "rag-knowledge-graph": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-graph-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Rag Knowledge Graph MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Rag Knowledge Graph MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Rag Knowledge Graph MCP を使っていると言うか、回答に Rag Knowledge Graph MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら？Rag Knowledge Graph MCP を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け：ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user rag-knowledge-graph -- uvx rag-knowledge-graph-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "rag-knowledge-graph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-graph-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "rag-knowledge-graph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-graph-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "rag-knowledge-graph": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-graph-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
28/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
1.0.8
レジストリ公開日i
2026年8月19日
コードの最終更新i
2026年11月13日
作者
CSOAI-ORG
パッケージ
pypi: rag-knowledge-graph-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

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15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 CSOAI-ORG で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新：一昨日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 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

公開済みの脆弱性（OSV.dev）

まだ確認していません

確認していること → · JSON

作者の方へ：再確認の依頼・情報の誤りの報告

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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6147件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの6147件のうち29%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6147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

Rag Knowledge Graph MCP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？

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一昨日、最新バージョン（1.0.8）がレジストリに届いたのは3 か月前です。

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

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

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

作者：every-app広く使われている★ 2.8万昨日更新

クラウドで動く✓ everyapp.com
接続方法

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★ 52322 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · exa.aiPopNx チームが実際に試用
接続方法

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

作者：mock-server成長中★ 501019 日前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · mock-server.com
インストール

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

作者：MicrosoftDocs広く使われている★ 199012 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · microsoft.comPopNx チームが実際に試用
接続方法

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

作者：proxysoul成長中★ 16062 か月前更新

クラウドで動く✓ empryo.com
接続方法
  • OpenSEO — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Exa — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Mockserver — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Microsoft Learn MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Docs — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要

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。

Rag Knowledge Graph MCP

RAG + Knowledge Graph MCP — hybrid retrieval with vector embeddings + graph traversal

RAG + Knowledge Graph MCP — hybrid retrieval with vector embeddings + graph traversal. Citation-aware. MIT.

🚀 Quick Start

# Install via pip

pip install rag_knowledge_graph_mcp

Or install via Smithery

npx -y @smithery/cli@latest install rag-knowledge-graph-mcp --client claude

✨ Features

  • MCP protocol compliant
  • Easy installation
  • Well-documented API
  • Production-ready
  • Active maintenance

📖 Documentation

🛡️ Compliance

This MCP server is built with EU AI Act compliance built-in:

  • ✅ Article 9 — Risk Management System
  • ✅ Article 13 — Transparency & Instructions for Use
  • ✅ Article 15 — Bias Detection & Testing
  • ✅ Article 26 — FRIA Support (where applicable)
  • ✅ Article 50 — AI Content Watermarking (where applicable)

Need help getting compliant? [Book a free 15-min diagnostic →](https://cal.com/csoai/august-audit)

🏢 Enterprise

Need custom development, SLA guarantees, or white-label deployment?

  • Pro: $99/mo — Full MCP suite + EU AI Act tracking
  • Enterprise: $499/mo — Custom dev + SLA + Dedicated support

View Pricing → | Contact Sales →

🤝 Part of the MEOK Ecosystem

This server is part of the [MEOK AI Labs](https://meok.ai) ecosystem — 300+ MCP servers for sovereign AI governance.

DomainPurpose
councilof.aiEU AI Act compliance marketplace
safetyof.aiAI safety & monitoring
meok.aiSovereign AI platform
cobolbridge.aiLegacy modernization

📜 License

MIT © CSOAI-ORG

Built with 💜 by MEOK AI Labs · UK Companies House 16939677

MIT © MEOK AI Labs

Pairs with MEOK Governance Suite

Build something that touches users? You need compliance. MEOK ships 38 governance MCPs that drop in alongside this tool — EU AI Act, DORA, NIS2, CRA, GDPR, ISO 42001, FDA SaMD, MDR, Basel, MiFID II, MiCA, COPPA, and more.

# One-shot install of the governance pack

npx meok-setup --pack governance

Free tier: 10 calls/day per MCP. Pro tier (£79/mo): unlimited + cryptographically signed compliance attestations your auditor verifies independently.

→ Full catalogue: councilof.ai/catalogue → MEOK AI Labs: meok.ai

💸 Try MEOK in 30 seconds — instant buy ladder

TierPriceWhat you getStripe
Smoke test£1Signed sample MCP-Hardening report + Article 50 PDFhttps://buy.stripe.com/5kQ6oJ0xS3ce8sl7ew8k91j
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Refundable. UK Stripe — VAT-clean. Builds on the 81-MCP MEOK fleet.

Verify any signed report at https://meok.ai/verify.

Configuration

Add to your claude_desktop_config.json (Claude Desktop) or your MCP client config:

{

"mcpServers": { "rag-knowledge-graph-mcp": { "command": "uvx", "args": ["rag-knowledge-graph-mcp"] } } }

Or: pip install rag-knowledge-graph-mcp then run the rag-knowledge-graph-mcp command (stdio transport).

Examples

Once configured, ask your assistant, for example:

  • "Use index_document to …"
  • "Use rag_query to …"
  • "Use add_graph_edge to …"