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CogniGraph MCP 服务器

@xsp52Hz

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基本信息

分类

其他

传输方式

stdio

作者

xsp52Hz

关于 CogniGraph MCP 服务器

use markmap-cli,mermaid-cli to create cognigraph

CogniGraph MCP 服务器 配置

使用下面的配置,将此服务器添加到你的 MCP 客户端。

{
  "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": []
    }
  }
}

CogniGraph MCP 服务器 工具

工具列表暂未提供

当前收录暂时没有可展示的工具列表，不代表服务没有工具。请查阅项目文档了解支持的能力。

工具是从 README 中自动提取的。维护者可以在 ## Tools 标题下列出工具,即可填充这部分内容。

概览

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。

常见问题

1

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`。

2

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。

3

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。

4

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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