textgraph

textgraph

textgraph は、テキストをナレッジグラフに変換し、そのグラフに関する質問に回答します。主なトピックやクラスターは何か、不足しているつながりは何か、また、そのギャップからどのような研究課題やアイデアが導かれるかを調べられます。InfraNodus アカウントにグラフを作成したり、名前で既存のグラフを分析したり、複数のテキストをそれぞれのグラフを通じて比較したりすることもできます。

このパッケージはクリーンルーム方式で再構築したもので、ラベル付きのコアサブセットです。元の InfraNodus MCP サーバーで説明されている 22 個以上のツールのうち、12 個をカバーしています。対象外のツールは、以下の「範囲」に記載しています。

サービスとの通信方法

すべてのツールで InfraNodus API キーが必要です。

export INFRANODUS_API_KEY="your key"
# Optional override (default: https://api.infranodus.com)
export INFRANODUS_API_URL="https://api.infranodus.com"

キーを設定していない場合、リクエストを送信する前に、すべての呼び出しが INFRANODUS_API_KEY を示すエラーで失敗します。

通信形式に関する注記： 元のプロジェクトの README には、ツールとその目的が記載されていますが、HTTP 通信形式は記載されていません。ここで使用するエンドポイント形式は、仕様に基づいて再構成したものです。各ツールは JSON 引数を {INFRANODUS_API_URL}/<tool name> に POST します。<tool name> は、記載どおりのアンダースコア付きツール名です。リクエストには Authorization: Bearer INFRANODUS_API_KEY を指定します。レスポンスは柔軟に解析されます。JSON は構造化テキストとして返され、JSON 以外の本文はそのまま返されます。また、上流の HTTP エラーはステータスと本文の抜粋を含めて報告されます。

リクエスト送信前にローカルで検証します。analyze_text では text または url のいずれかが必要です。optimize_text_structure の responseType は response、idea、question、transcend のいずれかでなければなりません。また、overlap_between_texts ／ difference_between_texts では、少なくとも 2 つのテキストが必要です。

インストール

npx @reneturcios/textgraph generate_content_gaps '{"text":"..."}'

または、コンテナイメージを実行します。

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/textgraph

コンテナはデフォルトで MCP サーバーを起動します。CLI として使うには、CLI 引数を渡してください。

CLI

CLI はツールの構成に対応しており、ツールごとに 1 つのサブコマンドを用意しています。引数は単一の JSON オブジェクトとして指定します。

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

終了コード：成功時は 0、API エラーまたは検証エラー時は 1（エラーには問題の内容が示されます）、使用方法のエラー時は 2 です。

MCP サーバー

1 つの実行ファイルで、どちらの形式にも対応します。mcp サブコマンドを実行すると、stdio MCP サーバーが起動します。

npx -y @reneturcios/textgraph mcp

MCP クライアントの設定：

{
  "mcpServers": {
    "textgraph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/textgraph", "mcp"],
      "env": { "INFRANODUS_API_KEY": "your key" }
    }
  }
}

ツール

ツール	入力	機能
generate_knowledge_graph	text（必須）、graphName	テキストをナレッジグラフに変換します。トピック、概念、関係、クラスターを抽出します。
analyze_existing_graph_by_name	graphName（必須）	アカウントから既存のグラフを取得して分析します。
analyze_text	text および／または url（少なくとも 1 つが必須。ローカルで検証）	テキストまたは URL を分析し、トピック、クラスター、記述、グラフ構造を抽出します。
generate_content_gaps	text（必須）	テキスト内の不足しているつながりや、十分に掘り下げられていないトピックを検出します。
generate_topical_clusters	text（必須）、generateTopicalSummaries	テキストからトピックとキーワードのクラスターを抽出します。
generate_contextual_hint	text（必須）	LLM の応答を補強するため、テキストのトピック概要を生成します。
generate_research_questions	text（必須）	コンテンツのギャップをつなぐ研究課題を生成します。
generate_research_ideas	text（必須）	コンテンツのギャップに基づいて研究アイデアを生成します。
optimize_text_structure	text（必須）、responseType（response ／ idea ／ question ／ transcend のいずれか。ローカルで検証）	バイアスと一貫性を分析します。
create_knowledge_graph	text（必須）、graphName、statements、categories	テキストからアカウント内にグラフを作成し、そのリンクを返します。
overlap_between_texts	texts（配列、少なくとも 2 つ。ローカルで検証）	それぞれのグラフを通じて、テキスト間の類似点を抽出します。
difference_between_texts	texts（配列、少なくとも 2 つ。ローカルで検証）	最初のテキストには含まれず、ほかのテキストに含まれる内容を抽出します。

対象範囲

このコアサブセットでは、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、および取得した README の 一覧にないツールは対象外です。これらのツールが返す要約、アイデア、質問は 上流の InfraNodus サービスによって生成されます。このパッケージが再現するのは ツールのインターフェースとリクエスト／レスポンスの処理であり、その サービスの分析品質ではありません。

開発

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

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。