CogniGraph MCP 服务器

@xsp52Hz

About CogniGraph MCP 服务器

use markmap-cli,mermaid-cli to create cognigraph

Basic information

Category

Other

Runtime

node

Transports

stdio

Publisher

xsp52Hz

Config

Add this server to your MCP-compatible client using the configuration below.

{
  "mcpServers": {
    "cognigraph-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/cognigraph-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "MINDMAP_DEFAULT_SAVE_DIR": "C:\\Users\\YourUser\\Desktop",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "OPENAI_BASE_URL": "http://localhost:11434/v1",
        "OPENAI_DEFAULT_MODEL": "llama3"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

Tools

No tools detected

We auto-extract tools from the README. The maintainer can list them under a ## Tools heading to populate this section.

Overview

What is CogniGraph MCP 服务器？

CogniGraph MCP 服务器是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它利用外部命令行工具（markmap-cli 和 @mermaid-js/mermaid-cli）以及兼容 OpenAI 的 API 进行 AI 分析，来生成思维导图、关系图谱和知识图谱。它专为与 Claude Desktop、Cherry Studio、DeepChat、HyperChat 等本地 MCP 客户端配合使用而设计。

How to use CogniGraph MCP 服务器？

通过 MCP 客户端（如 Cherry Studio）的 use_mcp_tool 功能调用服务器暴露的四个工具。安装时，您可以在客户端设置文件（如 mcp_settings.json）中配置环境变量（如 OPENAI_API_KEY、MINDMAP_DEFAULT_SAVE_DIR），并通过 npx cognigraph-mcp-server 或本地构建启动。

Key features of CogniGraph MCP 服务器

从 Markdown 直接生成思维导图（HTML/SVG）。
将思维导图保存为文件（支持自定义路径）。
从 Mermaid 语法生成关系图并保存（SVG/PNG）。
使用 AI 分析文本生成知识图谱并渲染保存。
支持通过环境变量或参数灵活配置输出目录和 API。

Use cases of CogniGraph MCP 服务器

将会议笔记的 Markdown 文本快速转为可视化的思维导图。
用 Mermaid 描述系统架构或关系，并生成图片嵌入文档。
分析长文档中的实体关系，利用 AI 自动构建知识图谱并保存。

FAQ from CogniGraph MCP 服务器

这个服务器需要安装什么外部依赖？

服务器依赖 markmap-cli 和 @mermaid-js/mermaid-cli。如果使用 npx 启动时这些命令找不到，您可能需要手动全局安装它们：npm install -g markmap-cli @mermaid-js/mermaid-cli。

如何配置 AI 分析的 API 密钥？

您可以通过 MCP 客户端设置中的环境变量 OPENAI_API_KEY 配置，或在调用 generate_knowledge_graph 工具时通过 apiKey 参数临时传入。如果两者都未设置，该工具会失败。

保存文件的默认位置是哪里？

由环境变量 MINDMAP_DEFAULT_SAVE_DIR 指定；如果未设置，则默认保存到用户的主目录。只有 generate_mindmap（直接返回内容）不受此变量影响。

能否使用本地运行的 AI 模型？

可以。设置环境变量 OPENAI_BASE_URL 为本地端点（如 http://localhost:11434/v1），并配合相应的 OPENAI_DEFAULT_MODEL 即可使用本地模型（如

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