Aviation Accident Analysis MCP
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Aviation accident report parsing and prompt generation service under the SHELL framework.
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↓ 16/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
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿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": {
"aviation-accident-analysis": {
"command": "uvx",
"args": [
"aviation-accident-analysis"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add aviation-accident-analysis -- uvx aviation-accident-analysisO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aviation-accident-analysis": {
"command": "uvx",
"args": [
"aviation-accident-analysis"
]
}
}
}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": {
"aviation-accident-analysis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"aviation-accident-analysis"
]
}
}
}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 hzy9981, 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 5849 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 25% de los otros 5849 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5849 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 Aviation Accident Analysis MCP?
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 (0.1.0) llegó al registro hace 4 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) 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.
航空事故致因抽取与知识图谱项目 (Aviation Accident Analysis)
本项目基于 Microsoft GraphRAG 框架 ，旨在自动从航空事故报告中抽取实体与因果关系，并构建符合“人-机-环-管”框架的知识图谱。
项目结构
data/: 原始数据与地标数据。input/: GraphRAG 输入目录（清洗后的文本）。output/: GraphRAG 输出结果（Parquet, GraphML 等）。prompts/: 自定义的 GraphRAG 提取提示词。src/:ingest.py: PDF/DOCX 解析与文本清洗。evaluate.py: 提取准确率与 F1 分数评测脚本。run.sh: 一键运行脚本。settings.yaml: GraphRAG 配置文件。
环境要求
- Python 3.10+
- uv (推荐)
环境配置注意事项
- 若遇到 LLM 连接错误，请检查
settings.yaml中的api_base是否配置正确。在某些 Docker 或受限环境中，建议将localhost修改为127.0.0.1。 - 本项目已对
prompts/extract_graph.txt中的抽取示例进行了优化，通过引入复杂场景示例，提升了在航空事故报告中的实体抽取表现。
Prompt 优化与评估记录 (2026-07-24)
优化策略
针对航空事故报告的复杂性，对 prompts/extract_graph.txt 进行了多轮手动迭代优化：
- 实体原子化：强制拆分复杂短语（如“燃油管路破裂”拆分为实体“燃油管路”与关系“破裂导致”），提升知识图谱的结构化程度。
- 严格去噪：建立了否定约束，排除通用职衔（如单独的“机长”）和指示代词（如“该部件”），提升精确率。
- 少样本增强：集成了
few_shot_data.csv中的高质量航空事故致因链示例，引导模型识别长程因果关系。 - 因果链强制构建：明确
[因素] -> [事件] -> [结果]的链条要求。
评估结果 (Fuzzy Match)
通过 scripts/run_automated_evaluation.py 运行自动化评估，对比 data/ground_truth.json 得到以下指标：
| 指标 | 实体 (Entities) | 关系 (Relationships) |
|---|---|---|
| 精确率 (Precision) | 0.4348 | 0.0556 |
| 召回率 (Recall) | 0.7143 | 0.0909 |
| F1 分数 (F1 Score) | 0.5405 | 0.0690 |
结论：实体抽取的精确率和 F1 分数相比基准版本有显著提升。关系抽取受限于本地模型的指令遵循能力，仍有优化空间。
MCP 服务 (Model Context Protocol)
本项目提供了一个 MCP 服务，方便通过 MCP 客户端（如 Claude Desktop）直接调用文档解析与提示词生成功能。
核心功能
- 文档解析：支持 PDF、DOCX、TXT 格式的自动解析与清洗。
- 提示词注入：将解析出的文档内容自动注入到指定的提示词模板中。
启动方式
uv run mcp_server.py可用工具
upload_and_generate_prompt:
- 参数
file_path: 文档路径。 - 参数
template_name:prompts/目录下的模板名（默认extract_entities）。
list_available_templates: 列出所有可用的提示词模板。
🐳 一键启动 (Docker)
如果你想快速启动整个分析环境（包含 Neo4j 数据库和 MCP 服务），可以使用 Docker Compose：
docker-compose up -d启动后：
- Neo4j 控制台: http://localhost:7474 (默认账号:
neo4j, 密码:password) - MCP 服务: 已在容器内运行，并自动连接到容器内的 Neo4j。
运行流程
- 将事故报告（PDF/DOCX/TXT）放入
data/input_reports。 - 运行流水线：
bash run.sh使用 Ollama (本地 LLM)
在 settings.yaml 中修改 completion_models 和 embedding_models：
completion_models:default_completion_model: model_provider: openai api_base: http://localhost:6006/v1 model: llama3 # 或其他模型 api_key: ollama # 占位符
注意：GraphRAG 对本地模型的支持取决于模型的遵循指令能力。提取 Schema (人-机-环-管)
- 实体类型: person (人), equipment (机), environment (环), organization (管), procedure, event, weather, violation.
- 关系类型: leads to, limited by, violates, not executed, belongs to.
Neo4j 知识图谱导入
- 本项目支持将 GraphRAG 提取的实体与关系导入 Neo4j 图数据库。
- 使用
src/export_to_neo4j.py脚本完成导入。 - 已配置 Docker 容器运行 Neo4j 实例，确保能够正常连接。