Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
AI-powered vector knowledge graph MCP server for agents. Supports add node, add edge, semantic node
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"vector-knowledge-graph": {
"command": "uvx",
"args": [
"vector-knowledge-graph-mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add vector-knowledge-graph -- uvx vector-knowledge-graph-mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"vector-knowledge-graph": {
"command": "uvx",
"args": [
"vector-knowledge-graph-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"vector-knowledge-graph": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vector-knowledge-graph-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日
注册名称已通过 GitHub 账户 CSOAI-ORG 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.10)于3个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
mcp-name: io.github.CSOAI-ORG/vector-knowledge-graph-mcp
By MEOK AI Labs — MEOK AI Labs MCP Server
MEOK AI Labs MCP Server
MEOK AI Labs MCP Server
# Install via pip
pip install vector_knowledge_graph_mcp
npx -y @smithery/cli@latest install vector-knowledge-graph-mcp --client claude
This MCP server is built with EU AI Act compliance built-in:
Need help getting compliant? [Book a free 15-min diagnostic →](https://cal.com/csoai/august-audit)
Need custom development, SLA guarantees, or white-label deployment?
View Pricing → | Contact Sales →
This server is part of the [MEOK AI Labs](https://meok.ai) ecosystem — 300+ MCP servers for sovereign AI governance.
| Domain | Purpose |
|---|---|
| councilof.ai | EU AI Act compliance marketplace |
| safetyof.ai | AI safety & monitoring |
| meok.ai | Sovereign AI platform |
| cobolbridge.ai | Legacy modernization |
MIT © CSOAI-ORG
Built with 💜 by MEOK AI Labs · UK Companies House 16939677
MIT — MEOK AI Labs
Build something that touches users? You need compliance. MEOK ships 38 governance MCPs that drop in alongside this tool — EU AI Act, DORA, NIS2, CRA, GDPR, ISO 42001, FDA SaMD, MDR, Basel, MiFID II, MiCA, COPPA, and more.
# One-shot install of the governance pack
npx meok-setup --pack governance
Free tier: 10 calls/day per MCP. Pro tier (£79/mo): unlimited + cryptographically signed compliance attestations your auditor verifies independently.
→ Full catalogue: councilof.ai/catalogue → MEOK AI Labs: meok.ai
| Tier | Price | What you get | Stripe |
|---|---|---|---|
| Smoke test | £1 | Signed sample MCP-Hardening report + Article 50 PDF | https://buy.stripe.com/5kQ6oJ0xS3ce8sl7ew8k91j |
| Quick Kit | £9 | EU AI Act Article 50 implementation guide (C2PA + EU-Icon) | https://buy.stripe.com/5kQ6oJ0xS3ce8sl7ew8k91j |
| Founder Call | £29 | 30-min 1-on-1 with the founder | https://buy.stripe.com/5kQ6oJ0xS3ce8sl7ew8k91j |
Refundable. UK Stripe — VAT-clean. Builds on the 81-MCP MEOK fleet.
Verify any signed report at https://meok.ai/verify.
Add to your claude_desktop_config.json (Claude Desktop) or your MCP client config:
{
"mcpServers": { "vector-knowledge-graph-mcp": { "command": "uvx", "args": ["vector-knowledge-graph-mcp"] } } }
Or: pip install vector-knowledge-graph-mcp then run the vector-knowledge-graph-mcp command (stdio transport).
Once configured, ask your assistant, for example:
add_node to …"add_edge to …"semantic_node_search to …"