Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Text to knowledge graphs: topics, clusters, gaps, and research ideas via InfraNodus.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
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。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"textgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/textgraph",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add textgraph -- npx -y @reneturcios/textgraph mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"textgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/textgraph",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"textgraph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/textgraph",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
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。
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。
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6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント CloudCorpRecords で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
当てはまる基本チェック1項目のうち1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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。
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Node.js, Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ 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
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.
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。
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.
Every tool needs an InfraNodus API key:
export INFRANODUS_API_KEY="your key"
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.
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.
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.
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" } } } }
| Tool | Input | What it does |
|---|---|---|
generate_knowledge_graph | text (required), graphName | Convert text into a knowledge graph: topics, concepts, relationships, clusters. |
analyze_existing_graph_by_name | graphName (required) | Retrieve and analyze an existing graph from the account. |
analyze_text | text and/or url (at least one required, validated locally) | Analyze a text or URL: topics, clusters, statements, graph structure. |
generate_content_gaps | text (required) | Detect missing connections and underexplored topics in a text. |
generate_topical_clusters | text (required), generateTopicalSummaries | Topics and keyword clusters from text. |
generate_contextual_hint | text (required) | Topical overview of a text to augment LLM responses. |
generate_research_questions | text (required) | Research questions bridging content gaps. |
generate_research_ideas | text (required) | Research ideas based on content gaps. |
optimize_text_structure | text (required), responseType (one of response / idea / question / transcend, validated locally) | Bias/coherence analysis. |
create_knowledge_graph | text (required), graphName, statements, categories | Create a graph in the account from text and return its link. |
overlap_between_texts | texts (array, at least 2, validated locally) | Similarities between texts via their graphs. |
difference_between_texts | texts (array, at least 2, validated locally) | What's in the other texts but not the first. |
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.
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
MIT — see LICENSE.