关于 FastMCP server for surgical queries against a vault knowledge graph (NetworkX no
面向 Obsidian 或其他知识库图谱的定向查询 MCP 服务,适合希望获取图谱上下文而不加载大型报告的用户。启动时读取 NetworkX 节点链接 JSON,并支持主图谱及可选的第二图谱范围。
主要功能
- 01模糊搜索节点
- 02查询邻居与最短路径
- 03提取概念周边子图
- 04查询高连接度节点与社区
- 05支持主图谱和次级图谱范围
适用场景
- 01在知识库图谱中查找概念
- 02追踪两个概念之间的联系
- 03查看主题周边的节点
- 04分别查询个人与团队图谱
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 NetworkX 节点链接 JSON 图谱的搜索与查询工具。服务启动时加载配置的图谱文件,并将其保存在内存中供查询。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
graph-query-mcp
针对 Obsidian / vault 知识图谱进行精确查询。启动时加载一次 graph.json(NetworkX 节点链接格式),并回答针对性问题,无需让 Claude 读取 5 万行的图谱报告。
此工具旨在与 graphify(ai-brain-starter 中用于构建图谱的技能)搭配使用,但服务也接受任何采用 NetworkX 节点链接 JSON 格式的图谱。最多支持两个范围(主要范围 + 次要范围,例如个人 + 团队)。
为什么要使用
如果你已在 vault 上运行过 graphify,就会有一个 graph.json 和一个 GRAPH_REPORT.md。每次提问时,将完整报告读入 Claude 都会消耗数千个 token。此 MCP 会在启动时加载一次图谱,在 50 毫秒内回答问题,并且绝不会将整个图谱泄露到上下文中。
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
search_nodes(query, scope, limit) | 对节点名称进行模糊匹配。返回按精确匹配 / 前缀匹配 / 包含匹配排序的节点 ID。 |
get_neighbors(node_id, scope, max_hops, limit) | 返回 N 跳范围内的相连节点,并按度数排序。 |
find_path(source, target, scope) | 查找两个概念之间的最短路径。自动对两端进行模糊匹配。 |
get_top_nodes(scope, n) | 返回度数最高的节点(“上帝节点”)。 |
query_subgraph(concepts, scope, max_hops, limit) | 返回概念列表周围的子图;报告节点数和边数。 |
get_node_info(node_id, scope) | 返回一个节点的完整元数据和主要邻居。 |
get_community_members(node_id, scope, limit) | 返回同一社区检测聚类中的所有节点。 |
范围默认为 personal;对于第二张图,请传入 scope="onde"(或你配置的其他次要范围名称)。
配置
两个环境变量,均为可选:
| 环境变量 | 默认值 | 用途 |
|---|---|---|
GRAPH_JSON_PATH | ~/Documents/Vault/Meta/graphify-out/graph.json | 主要图谱(personal 范围) |
SECONDARY_GRAPH_JSON_PATH | ~/Documents/Vault/Team/Meta/graphify-out/graph.json | 次要图谱(onde 范围,历史名称) |
也接受 ONDE_GRAPH_JSON_PATH,作为 SECONDARY_GRAPH_JSON_PATH 的向后兼容别名。
如果启动时路径不存在,服务会记录警告;查询该范围时,工具会返回易于理解的错误。服务仍会启动——次要图谱缺失绝不会影响主要图谱。
安装
打开 Claude Code 并粘贴:
/plugin marketplace add adelaidasofia/graph-query-mcp
/plugin install graph-query-mcp@graph-query-mcp
旧版安装方式
git clone https://github.com/adelaidasofia/graph-query-mcp.git ~/.claude/graph-query-mcp
cd ~/.claude/graph-query-mcp
pip3 install --break-system-packages -r requirements.txt
在项目的 .mcp.json 中注册:
{
"mcpServers": {
"graph-query": {
"type": "stdio",
"command": "fastmcp",
"args": ["run", "/Users/YOU/.claude/graph-query-mcp/server.py"],
"env": {
"GRAPH_JSON_PATH": "/path/to/your/vault/Meta/graphify-out/graph.json"
}
}
}
}
重启 Claude Code,然后运行 claude mcp list,应能看到 graph-query 已连接。
此 MCP 不会构建图谱,而是查询图谱。使用 graphify(ai-brain-starter 中的一项技能)从你的知识库生成 graph.json,也可以使用任何其他兼容 NetworkX 的构建器。预期格式为 networkx.node_link_data(G) 的输出。
验证
python3 tests/integration/test_smoke.py
# expected: PASSED — graph-query-mcp smoke (4 steps green)
架构
FastMCP、stdio 传输、Python 3.10+。图谱在启动时加载一次,并缓存在内存中。没有守护进程、监听器或外部服务。使用内存中的 NetworkX 实现查询原语。
相关 MCP
同一作者、相同架构模式(FastMCP、适用时写入采用草稿 + 确认、知识库自动导出、MIT):
- slack-mcp — 多工作区 Slack
- imessage-mcp — macOS iMessage
- whatsapp-mcp — 通过 whatsmeow 使用 WhatsApp
- apollo-mcp — Apollo.io CRM + 序列
- google-workspace-mcp — Gmail / Calendar / Drive / Docs / Sheets
- substack-mcp — Substack 写作 + 分析
- parse-mcp — markitdown / Docling / LlamaParse 路由器
- luma-mcp — lu.ma 活动
- graph-autotagger-mcp — 基于相同图谱格式提供 wikilink 建议
遥测
此插件会在某台设备上的 Claude Code 会话中首次加载时,向 myceliumai.co 发送一条匿名安装信号。
发送内容:
- 插件名称(例如
slack-mcp) - 插件版本(例如
0.1.0)
不会发送的内容:
- 不发送用户标识符、姓名、电子邮件、令牌或 API 密钥
- 不发送文件路径、消息内容或任何工作相关内容
- 去重处理后不会存储 IP 地址
**原因:**帮助维护者了解用户实际安装了哪些插件,以便将精力投入到有人使用的插件上。
**选择退出:**在启动 Claude Code 前设置环境变量 MYCELIUM_NO_PING=1。此钩子将完全跳过网络调用。已发送过信号的安装会在 ~/.mycelium/onboarded-<plugin> 留下一个标记文件 — 如果想重置状态,请将其删除。
许可证
MIT。请参阅 LICENSE。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。