ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

kg

โดย nnar1oรุ่น 0.3.0i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.nnar1o/kg-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local knowledge graph memory MCP server for AI assistants.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub nnar1o ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 29% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

kg ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

kg - local knowledge graph for your AI assistants

Beta - APIs may still change and some bugs are still expected.

kg gives your AI assistant persistent, structured, editable project memory stored locally as a knowledge graph.

Instead of relying only on document chunk retrieval, you can keep architecture, decisions, incidents, rules, dependencies, and workflows in a graph that is readable, reviewable, and Git-friendly.

Use it when you want your assistant to understand an existing project across sessions — not start from zero every time.

Why use it

  • Persistent memory — keep project knowledge between conversations
  • Structured, not fuzzy — inspect nodes, edges, facts, and gaps directly
  • Editable and reviewable — store graphs as *.kg files with readable diffs
  • Local-first — your project memory stays on your machine in git-friendly format
  • Works with MCP clients — connect it as a local stdio MCP server

Why not just RAG

Classic RAG is good for retrieving text chunks from documents.

kg-mcp is better when you want:

  • stable project memory instead of repeated retrieval
  • explicit facts, relations, and dependencies
  • graph updates during real work with the assistant
  • something you can inspect, version, diff, and improve over time

Installation

From crates.io
cargo install kg-cli
From script

Recommended install:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/nnar1o/kg/master/install.sh | sh

You can also download a ready binary from GitHub Releases.

Connect kg-mcp to Your AI Client

Add kg-mcp as a local stdio MCP server.

Example config:

{

"mcpServers": { "kg": { "command": "/absolute/path/to/kg-mcp" } } }

After that:

  1. restart your AI client,
  2. confirm the kg MCP server is available,
  3. start using the prompts below.

Full MCP setup and reference: docs/mcp.md

SCL quickstart

kg understands short, verb-first English commands (SCL — Simple Command Language). The active graph is resolved from your config automatically.

find "compressor defrost"

get concept:refrigerator add concept:smart_fridge --name "Smart Fridge" --description "Connected refrigerator" modify concept:smart_fridge --importance 0.9 remove concept:old_idea connect process:compressor_control TRIGGERS process:auto_defrost disconnect process:compressor_control TRIGGERS process:auto_defrost list nodes stats use fridge help

Core verbs
VerbWhat it does
find search nodes by text
get fetch one node by id
add --name "Name"create a node (type inferred from id prefix)
modify --field valueupdate node fields
remove delete a node
connect create an edge (alias: add edge)
disconnect delete an edge (alias: remove edge)
`list nodes\edges\types\relations\graphs`list graph contents
statsshow graph statistics
use switch active graph
help [verb]get help for a verb or all
`feedback yes\no\nil\pick `give feedback on search results
strictdisable defaults for following lines
IDs

Format: :snake_case — e.g. concept:fridge, bug:door_seal, process:compressor_cycle.

Relations

HAS USES STORED_IN TRIGGERS CREATED_BY AFFECTED_BY AVAILABLE_IN DOCUMENTED_IN DEPENDS_ON TRANSITIONS DECIDED_BY GOVERNED_BY READS_FROM

Tips
  • Flags go after positional args. Quote multiword values.
  • Separate commands with ; or newlines. Lines starting with # are comments.
  • Use use to switch graphs within a script.
  • Canonical kg node find ... commands still work as fallback.
  • Full SCL reference: docs/scl.md

Generate a Graph

This is the first workflow for a new project: ask the assistant to create or extend a graph from your documentation.

By default, graphs are stored in ~/.kg/graphs as *.kg files.

Minimal prompt:

You are connected to kg-mcp.

Project graph name: payments

Build or extend this graph from the project documentation I provide. Use payments as the graph name for all graph operations.

Only add facts grounded in source material. If an important fact is missing and can be inferred safely from the provided docs, update the graph. If something is ambiguous, ask or record it as a note instead of inventing facts.

Example prompt with documents:

Use kg-mcp to build or extend the `payments` graph from these documents:
  • docs/payments/overview.md
  • docs/payments/retries.md
  • docs/payments/providers.md

Only add facts grounded in the documents. If something is ambiguous, keep it out of the graph or record it as a note. When you finish, summarize what was added, what remains unclear, and what document should be ingested next.

Longer prompt for this workflow: docs/ai-prompt-graph-from-docs.md

For a ready-made repository example, run cargo run --bin repo-example to generate repo-example.kg from this repo.

Automatic graph for a directory

kg can turn an existing folder into a graph automatically. It scans the directory tree, recognizes many common file types, extracts symbols for Rust, Java, JavaScript/TypeScript, Python, and C/C++, and keeps the generated structure separate from the manual graph.

For markdown-like documents, it also creates document (GDOC) and chapter (GSEC) nodes with section content.

It is a fast way to get a useful map of a codebase or workspace without modeling everything by hand. The generated index is local, refreshable, and safe to ignore in git.

Example:

cargo run --bin repo-example

This generates repo-example.kg from this repository as a local demo.

Ask the Assistant About Facts in the Graph

Once the graph exists, the normal workflow is to ask the assistant to inspect it and answer questions from it.

Example prompt:

Use kg-mcp to inspect my existing `payments` graph.

I want to understand:

  • how payment authorization works,
  • what triggers retries,
  • which external providers are involved,
  • which datastore reads and writes are part of the flow.

If the graph is missing critical information, say exactly what is missing.

Other useful questions:

  • "What rules control retries in the payments graph?"
  • "Which systems write to the orders datastore?"
  • "What is missing or weak in this graph?"
  • "Which nodes and edges explain the authorization flow?"

Add or Update Facts Through the Assistant

You can also ask the assistant to improve the graph while you work.

Example prompt:

Use kg-mcp to review my existing `payments` graph.

Find:

  • missing important nodes,
  • weak descriptions,
  • missing facts,
  • suspicious or low-value edges.

Apply safe improvements where possible. Only add facts grounded in the graph, the provided docs, or the current discussion. If something is ambiguous, leave it out or add a note.

When you finish, summarize:

  • what was wrong,
  • what you changed,
  • what still needs manual review.

This works best when your main system prompt or project prompt already tells the assistant which graph belongs to the project.

Minimal project-level prompt:

You are connected to kg-mcp.

Project graph name: payments. Use this graph for relevant reads and updates in this project. If you notice important missing information that is grounded in the available docs or conversation context, update the graph as part of your work. If uncertain, ask or add a note instead of inventing facts.

Tips

Project config (.kg.toml)

kg looks for .kg.toml in the current directory and its parent directories.

Example:

backend = "json" # json backend writes native .kg files by default

graph_dir = ".kg/graphs" graph_dirs = ["../shared-graphs", "../team-graphs"] nudge = 20 user_short_uid = "dev_01"

[graphs] payments = "graphs/payments.kg"

Notes:

  • backend = "json" is the default and prefers .kg text graphs.
  • backend = "redb" stores graphs in .db files.
  • graph_dir sets a primary graph directory.
  • graph_dirs adds extra directories scanned by kg list and graph resolution.
Keep Graphs in Git

The default graph directory is ~/.kg/graphs.

You can put that directory under git.

Recommended approach:

  • keep the main *.kg graph files in git,
  • ignore generated sidecars and local operational files,
  • treat backup snapshots and event logs as local machine history unless you explicitly want to version them.

Suggested .gitignore:

*.kglog

*.kgindex *.event.log *.migration.log *.bak *.bck.*.gz

In practice:

  • *.kg is the main graph file you usually want to review and commit,
  • *.kglog is a local access/feedback log,
  • *.kgindex is a generated local index,
  • *.event.log is a local append-only change timeline,
  • *.bak is the previous on-disk version from the last write,
  • *.bck.*.gz are periodic compressed backup snapshots,
  • *.migration.log is a migration report when older graphs are converted.

*.kg is git-friendly and intentionally structured to make diffs readable and merges easier when several people work on the same graph.

Export a Graph to HTML

To generate an interactive HTML view of a graph:

kg graph payments export-html --output payments.html

You can keep the generated HTML as a shareable visual snapshot of the current graph.

Documentation

  • docs/mcp.md - MCP setup and tool reference
  • docs/ai-prompt-graph-from-docs.md - longer prompt for document ingestion
  • docs/build-graph-from-docs.md - graph-building workflow from docs
  • docs/troubleshooting.md - common issues

Contact

For questions or feedback: nnar10@proton.me

ถาม PopNx