프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Textgraph

제작자: CloudCorpRecords버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.CloudCorpRecords/textgraph

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Text to knowledge graphs: topics, clusters, gaps, and research ideas via InfraNodus.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "textgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/textgraph",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add textgraph -- npx -y @reneturcios/textgraph mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "textgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/textgraph",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "textgraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/textgraph",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 CloudCorpRecords 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 87%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Textgraph, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

textgraph

textgraph turns a piece of text into a knowledge graph and answers questions about that graph: what the main topics and clusters are, which connections are missing, and what research questions or ideas those gaps suggest. It can also create a graph in an InfraNodus account, analyse an existing graph by name, and compare several texts through their graphs.

This package is a clean-room rebuild, and a labelled core subset: it covers 12 of the 22+ tools documented for the original InfraNodus MCP server. The omitted tools are listed under "Scope" below.

How it talks to the service

Every tool needs an InfraNodus API key:

export INFRANODUS_API_KEY="your key"

Optional override (default: https://api.infranodus.com)

export INFRANODUS_API_URL="https://api.infranodus.com"

With no key set, every call fails with an error naming INFRANODUS_API_KEY, before any request is made.

Wire-format note: the original project's README documents the tools and their purposes, not the HTTP wire format. The endpoint shape used here is a documented reconstruction: each tool POSTs its JSON arguments to {INFRANODUS_API_URL}/ — the tool name with underscores, exactly as listed — with Authorization: Bearer INFRANODUS_API_KEY. Responses are parsed tolerantly: JSON is returned as structured text, a non-JSON body is returned as-is, and an upstream HTTP error is reported with its status and a body excerpt.

Local validation, applied before any request: analyze_text requires at least one of text or url; optimize_text_structure's responseType must be one of response, idea, question, or transcend; and overlap_between_texts / difference_between_texts require at least two texts.

Install

npx @reneturcios/textgraph generate_content_gaps '{"text":"..."}'

Or run the container image:

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/textgraph

The container defaults to the MCP server. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.

CLI

The CLI mirrors the tools: one subcommand per tool, taking its arguments as a single JSON object.

textgraph generate_knowledge_graph '{"text":"...","graphName":"notes"}'

textgraph analyze_existing_graph_by_name '{"graphName":"notes"}' textgraph analyze_text '{"url":"https://example.com/article"}' textgraph optimize_text_structure '{"text":"...","responseType":"idea"}' textgraph overlap_between_texts '{"texts":["first","second"]}' textgraph --version

Exit codes: 0 on success, 1 on an API or validation error (the error names the problem), 2 for usage errors.

MCP server

One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:

npx -y @reneturcios/textgraph mcp

MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "textgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/textgraph", "mcp"], "env": { "INFRANODUS_API_KEY": "your key" } } } }

Tools
ToolInputWhat it does
generate_knowledge_graphtext (required), graphNameConvert text into a knowledge graph: topics, concepts, relationships, clusters.
analyze_existing_graph_by_namegraphName (required)Retrieve and analyze an existing graph from the account.
analyze_texttext and/or url (at least one required, validated locally)Analyze a text or URL: topics, clusters, statements, graph structure.
generate_content_gapstext (required)Detect missing connections and underexplored topics in a text.
generate_topical_clusterstext (required), generateTopicalSummariesTopics and keyword clusters from text.
generate_contextual_hinttext (required)Topical overview of a text to augment LLM responses.
generate_research_questionstext (required)Research questions bridging content gaps.
generate_research_ideastext (required)Research ideas based on content gaps.
optimize_text_structuretext (required), responseType (one of response / idea / question / transcend, validated locally)Bias/coherence analysis.
create_knowledge_graphtext (required), graphName, statements, categoriesCreate a graph in the account from text and return its link.
overlap_between_textstexts (array, at least 2, validated locally)Similarities between texts via their graphs.
difference_between_textstexts (array, at least 2, validated locally)What's in the other texts but not the first.

Scope

Omitted from this core subset: optimize_reasoning, generate_responses_from_graph, develop_conceptual_bridges, develop_latent_topics, develop_text_tool, generate_ontology_graph, analyze_llm_results, merged_graph_from_texts, analyze_google_search_results, analyze_youtube_results, and any tools beyond the fetched README list. The summaries, ideas, and questions these tools return are produced by the upstream InfraNodus service; this package reproduces the tool surface and the request/response handling, not that service's analysis quality.

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake fetch only, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx

License

MIT — see LICENSE.

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