kbg-viewer について
README には Annie Jump Cannon、Graphviz、グラフ可視化の資料が中心に記載されており、プロジェクト名やタグラインの知識グラフビューアーとは内容が一致しません。実際の機能や MCP との関係は確認できません。
主な機能
- 01Annie Jump Cannon に関する資料
- 02Graphviz 論文とグラフ描画資料の一覧
- 03ブラウザデモへの言及
活用シーン
- 01Graphviz のグラフ描画資料を参照
- 02リンクされたブラウザデモを閲覧
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
ジャンプ・キャノン
キャノンが初めて星のカタログ作成を始めたときは、3年間で1,000個の星を分類できましたが、1913年までには1時間に200個の星を処理できるようになりました。[20] キャノンは星のスペクトルパターンを見るだけで1分間に3個の星を分類でき、拡大鏡を使えば、肉眼で見える限界より約16倍暗い、9等星まで分類できました。[8] 彼女の仕事は非常に正確でもありました。[20]
[8] アニー・キャノン。彼女は天文学者です。2014年。2014年2月18日取得。
[20] カタログ用に10万個の星の索引を作成する女性。The Danville Morning News。1913年2月10日。2017年4月13日取得 – Newspapers.com経由。
ブラウザーデモ
https://ocasazza.github.io/jump-cannon/
参考論文
Graphviz の論文
- Graphviz と Dynagraph — 静的および動的なグラフ描画ツール - 概要を簡潔にまとめたもの（引用）
- オープングラフ可視化システムとソフトウェアエンジニアリングへの応用 - より詳しい概要。引用にはこちらを推奨（引用）
- 応力大域化によるグラフ描画 - neato の改良アルゴリズム（引用）
- 大規模グラフを可視化するためのトポロジカルな魚眼ビュー - 大規模グラフ向けのトポロジーベースの歪んだビュー
- 有向グラフを描画する方法 - dot のアルゴリズム（1993年）（引用）
- 効率的で高品質な力学モデルによるグラフ描画 - sfdp のアルゴリズム（2005年）
- 改良された円形レイアウト - 円形レイアウトの交差削減とエッジバンドリング（引用）
- 効率的で高品質な力学モデルによるグラフ描画 - sfdp で使用されているマルチスケールアルゴリズム（引用）
- 汎用エッジルーターの実装 - Graphviz のエッジルーティング（引用）
- 改良された力学モデルによるレイアウト - Voronoi ベースのノード重なり除去（引用）
- GMap：グラフとクラスターを地図として可視化する - グラフを地図として表示する方法（引用）
- 近接応力モデルを用いた効率的なノード重なり除去 - Prism によるノード重なり除去（引用）
- オンライン階層型グラフ描画 - dynadag アルゴリズム
グラフ描画
-
graphdrawing.org - 年次シンポジウム、書籍、データ、未解決問題など
-
Open Directory Project のグラフ描画の記事。
-
David Eppsteinの「Geometry in Action」のグラフ描画セクション
-
Ioannis G. Tollis、Giuseppe Di Battista、Peter Eades、Roberto Tamassia 著、グラフ描画：グラフの可視化アルゴリズム
-
M. Junger、Petra Mutzel 著、グラフ描画ソフトウェア（数学と可視化）（2001年グラフ描画シンポジウム、ウィーン）
-
Michael Kaufmann、Dorothea Wagner 著、グラフを描く：手法とモデル
-
Roberto Tamassia 編、グラフ描画と可視化のハンドブック (オンライン版)
情報可視化
- IEEE Infovis シンポジウム：現在、過去
- 情報可視化ジャーナル
- FlowingData
- York大学の可視化ギャラリー（統計と統計グラフィックスのリソースも参照してください）。
- Stanford大学の講義参考文献
- Stanford大学のデータジャーナリズム
- Xerox PARCのプロジェクト
- Georgia Techのソフトウェア可視化
ライセンス
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。