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Conceptnet

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远程服务
pipeworx.io记忆与知识05 天前更新

关于 Conceptnet

Conceptnet 是基于 ConceptNet 多语言词语关系图谱的 MCP 服务,适用于需要查询概念关联的 Agent。它提供关系边查询、语义相关度评分,并可通过网关或本地 stdio 使用。

主要功能

  1. 01查询词语关联边
  2. 02按关系与节点筛选
  3. 03计算语义相关度
  4. 04支持 80 多种语言

适用场景

  1. 01查找概念的同义词或反义词
  2. 02探索词语之间的因果关系
  3. 03比较两个词语的语义关联

MCP 相关

向 MCP 客户端提供词语关系查询和语义相关度工具;可连接 Pipeworx 网关,也可作为本地 stdio MCP 服务运行。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/conceptnet/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

@pipeworx/conceptnet

ConceptNet MCP — 开放的多语言知识图谱,涵盖词语/短语之间的关系:IsA、PartOf、UsedFor、HasA、RelatedTo、AtLocation、Causes、Synonym、Antonym、……。涵盖 80 多种语言的约 2,800 万条边。无需密钥。

属于 Pipeworx — 连接 AI Agent 与 1,875 多个实时数据源的 MCP 网关。这是独立的非官方集成,与上游提供方无关联,未经其认可,也非由其发布。

工具

  • lookup(term, lang?, limit?, offset?, only_rel?, end_node_lang?) — 查找与某个词语相连的所有边
  • query(rel?, start?, end?, node?, source?, limit?, offset?) — 通用边查询
  • relatedness(node1, node2) — 计算两个词语的语义相关度分数

常见关系

  • /r/IsA、/r/PartOf、/r/HasA、/r/UsedFor、/r/CapableOf、/r/AtLocation、/r/Causes、/r/Synonym、/r/Antonym、/r/RelatedTo、/r/HasContext、/r/MannerOf。

数据源

https://api.conceptnet.io/ — 无需密钥,合理使用(约每小时 3,600 次请求)。

节点 URI:/c/<lang>/<word>(例如 /c/en/dog)。

快速开始

添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "conceptnet": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/conceptnet/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/conceptnet/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具, 以及 Pipeworx 通用元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 及网关范围内的其他工具。 因此,你看到的工具数量会多于此表所列:目前,单个工具包端点除了自身工具外, 还会列出约 30 个通用工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围, 并且是了解当日实际范围的权威信息。

这是有意为之,并非意外的多路复用。元工具让范围受限的连接也能回答此工具包无法涵盖的问题 — 通过 ask_pipeworx 路由到整个目录 — 无需再添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义消耗的上下文超过路由功能带来的价值, 请只连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

你也可以连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出所有工具包的工具, 而不只是当前工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1,875 多个数据源。唯一的区别是 哪些工具包的工具会被直接列出;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都能访问所有工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/conceptnet_lookup \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"term":"dog"}'

首次调用无需账户。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/conceptnet_lookup。查找工具:使用 {"query":"..."} 向 https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs 发送 POST 请求。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行 — 无需 Pipeworx 账户,也无需经过网关:

{
  "mcpServers": {
    "conceptnet": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-conceptnet"]
    }
  }
}

也可以直接运行,确认它能正常启动:

npx -y @pipeworx/mcp-conceptnet

它通过 stdin/stdout 使用 MCP,并仅为此工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call — 不包含上述网关连接提供的通用元工具。相同的数据源和工具,但没有 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用通俗易懂的语言提问,而不必直接调用工具 — 这既适用于上面的工具包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Conceptnet data" })

网关会自动选择合适的工具并填入参数。

更多信息

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。