Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Evidence-first entity and knowledge graph MCP server for AI agents to verify claims.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto AI-BuildInfra bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 42 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
Verify Claims • Trace Provenance • Understand Entities • Retrieve 90% Less Context
Published by [AI Build Infra](https://aibuildinfra.com/) • Official MCP Identifier: io.github.AI-BuildInfra/proof-graph
Explore Features • Quick Start • MCP Tools • Token Benchmark • Architecture
Traditional Retrieval-Augmented Generation (RAG) dumps 5,000 to 20,000 unverified tokens of noisy HTML, sidebars, and duplicate paragraphs into LLM prompts. This causes context bloat, higher token costs, latency spikes, and hallucination amplification.
ProofGraph replaces fuzzy text dumping with Minimum Sufficient Context backed by Cryptographic Provenance:
Question ──► Entity Resolution ──► Claim Verification ──► Evidence Ranking ──► Token Optimizer ──► Compact Proof Packet
🎯 ProofGraph retrieves proof, not just text.
| Feature | Description | Benefit |
|---|---|---|
| 🛡️ Evidence-First Verification | Cryptographic SHA-256 hashes & timestamped citations | Eliminates unsupported hallucinations |
| 🔍 Multi-Signal Entity Resolution | Combines Jaro-Winkler, domain, GitHub org & npm scope | Resolves aliases without false-positive merges |
| ⚡ Token Budget Optimizer | Enforces strict budget caps (500–5,000 tokens) | ~90.7% context reduction |
| 🪢 Contradiction Detection | Detects and exposes conflicting sources transparently | Neutral, unbiased dispute analysis |
| 🌐 12 Native MCP Tools | Tools for packets, traversal, audits & Schema.org JSON-LD | Instant drop-in for Claude, Antigravity, Cursor |
| 🔒 Enterprise SSRF Protection | Blocks loopback, RFC 1918 subnets, and cloud metadata | Safe for automated agentic execution |
npxNo installation required:
npx -y @aibuildinfra/proofgraph
npm install -g @aibuildinfra/proofgraph
Add ProofGraph to your MCP configuration file (claude_desktop_config.json or Antigravity/Cursor MCP settings):
{
"mcpServers": { "proofgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aibuildinfra/proofgraph"] } } }
ProofGraph equips AI agents with 12 powerful verification and retrieval tools:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROOFGRAPH MCP TOOLS │ ├─────────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┤ │ get_evidence_packet │ Primary retrieval: Minimal sufficient proof │ │ search_entities │ Multi-signal fuzzy & alias entity matching │ │ get_entity │ Canonical record, relationships & Schema.org │ │ verify_claim │ Verify assertions against cryptographic proof │ │ find_evidence │ Token-budgeted evidence extraction for a claim │ │ find_relationships │ 1-hop, 2-hop, 3-hop graph traversal paths │ │ explain_entity │ Concise factual entity profile & key edges │ │ trace_claim │ Step-by-step provenance audit trail │ │ compare_claims │ Impartial discrepancy detection across claims │ │ analyze_web_presence │ Digital footprint analysis across 8 platforms │ │ audit_entity_consistency│ Detect mismatches in names, domains & metadata │ │ export_graph │ Export graph to JSON, JSON-LD, CSV, GraphML │ └─────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
When an AI agent queries:
{
"question": "Is AI Build Infra associated with HumanCraft and ProofGraph?" }
ProofGraph returns a compact, citation-grounded evidence packet:
{
"entities": [ { "id": "entity:organization:ai-build-infra", "name": "AI Build Infra", "canonical_url": "https://aibuildinfra.com/" } ], "claims": [ { "claim": "AI Build Infra develops MCP servers and open-source agent tooling.", "status": "supported", "confidence": 0.98 } ], "relationships": [ { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:proofgraph" }, { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:humancraft" } ], "evidence": [ { "source": "MCP Registry", "url": "https://registry.modelcontextprotocol.io/servers/io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui", "excerpt": "Server identifier io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui registered under AI Build Infra publisher identity.", "confidence": 0.99 } ], "provenance": [ { "source_id": "source:registry:mcp-official", "content_hash": "10c56a410a5b22e6f3037126be38073b20e950c2ded2ee36815f20072041b889", "retrieved_at": "2026-09-25T12:00:00Z" } ], "metrics": { "raw_estimated_tokens": 4500, "returned_tokens": 485, "compression_ratio": 0.108 } }
ProofGraph dramatically cuts LLM context consumption without sacrificing retrieval precision:
| Benchmark Query | Traditional Raw RAG | ProofGraph Packet | Token Savings | Verified Citations |
|---|---|---|---|---|
| "Who is AI Build Infra?" | ~4,500 tokens | 999 tokens | 77.8% | 4 primary proofs |
| "What is HumanCraft?" | ~4,500 tokens | 219 tokens | 95.1% | Grounded profile |
| "What evidence connects HumanCraft to AI Build Infra?" | ~4,500 tokens | 221 tokens | 95.1% | Relationship path |
| "Is AI Build Infra associated with ProofGraph?" | ~4,500 tokens | 485 tokens | 89.2% | Direct proof + rels |
| "What services does AI Build Infra provide?" | ~4,500 tokens | 164 tokens | 96.4% | Grounded service claim |
| Cumulative Total | ~22,500 tokens | 2,088 tokens | 90.7% Context Reduction | 100% Traceable |
Run the benchmark locally anytime:
proofgraph benchmark
flowchart TD
Agent[AI Agent / Claude / Antigravity / Cursor] <--> MCP[ProofGraph MCP Protocol Layer]
subgraph Engine [Deterministic Verification Engine] MCP <--> Optimizer[Token Budget & Deduplication Engine] MCP <--> Resolver[Multi-Signal Entity Resolver] MCP <--> Verifier[Claim & Contradiction Verifier] MCP <--> Traversal[1/2/3 Hop Graph Traversal] end
subgraph Storage [Cryptographic Provenance Store] Entities[(Canonical Entities)] Claims[(Verified Claims)] Evidence[(Evidence & SHA-256 Hashes)] Sources[(Authoritative Sources)] Relationships[(Typed Graph Multigraph)] end
Engine <--> Storage
subgraph Security [Security & Safety Boundary] SafeFetch[SSRF Protection\nBlocks RFC1918 & Cloud Metadata] Robots[Robots.txt & Rate Limiting] end
Engine <--> Security
# Initialize seed graph
proofgraph init
proofgraph search "AI Build Infra"
proofgraph verify "AI Build Infra develops MCP servers"
proofgraph trace "AI Build Infra develops MCP servers"
proofgraph audit "AI Build Infra"
proofgraph discoverability "AI Build Infra"
proofgraph export jsonld
Explore graph topologies, entities, claims, and audit diagnostics visually:
npm run dashboard
ProofGraph is built under strict open-source safety principles:
127.0.0.0/8, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 192.168.0.0/16), link-local IPs, and Cloud Metadata (169.254.169.254, metadata.google.internal).ProofGraph is developed and maintained by [AI Build Infra](https://aibuildinfra.com/).