kg-mcp
Knowledge Graph MCP Server. Maschinenoptimiert – kein Prosa, kein Markdown. Kompaktes JSON für LLM-Kontexteffizienz.
Deployment (Coolify)
- GitHub Repo erstellen und Code pushen
- In Coolify: Neue Application → GitHub → dieses Repo
- Build Pack: Dockerfile
- Port: 8099
- Domain:
kg-mcp.kailohmann.de - Volume:
/data(persistent für SQLite) - Keine weiteren Env-Vars nötig (Defaults sind gesetzt)
Claude MCP Integration
Nach Deployment in Claude.ai unter Settings → MCP Servers hinzufügen:
URL: https://kg-mcp.kailohmann.de/mcp
Name: kg-mcp
Tools
| Tool | Funktion |
|---|---|
kg_boot | Session-Start: State + Node-Index |
kg_get | Node + N-Hop Nachbarschaft |
kg_search | Volltext-Suche |
kg_put_node | Node erstellen/aktualisieren |
kg_put_edge | Edge erstellen/aktualisieren |
kg_delete_node | Node löschen |
kg_delete_edge | Edge löschen |
kg_state | Projektstatus setzen |
kg_bulk | Batch-Operationen |
kg_traverse | BFS Subgraph-Traversierung |
Compact Format
Node: {"id":"schwamm","t":"metaphor","s":"...","b":[1,3,6],"st":"explored","k":"...","m":{}}
Edge: {"src":"schwamm","rel":"contrasts","tgt":"basic_programm","w":1.0,"n":"..."}
Index: {"id":"schwamm","t":"metaphor","st":"explored"}
Lokal testen
KG_DB_PATH=./test.db KG_TRANSPORT=streamable-http python server.py