Graphiti MCP

نظرة عامة

Graphiti MCP هو تطبيق خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) الرسمي لـ Graphiti، وهو إطار عمل مفتوح المصدر بلغة Python من Zep لبناء رسوم معرفية مدركة للزمن وذات وقت حقيقي مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

يصل بين مساعدي البرمجة بواسطة الذكاء الاصطناعي والوكلاء مع خلفية رسم معرفي ديناميكي، مما يسمح لهم بتخزين المحادثات والمعلومات كحلقات منظمة، وكيانات، وعلاقات مع طابع زمني. يوفر هذا ذاكرة دائمة، ويقلل الهلوسة، ويمكن من تفكير أفضل على المدى الطويل، ويدعم عزل مستأجرين متعددين عبر المجموعات.

يعرض خادم MCP القدرات الأساسية لـ Graphiti كأدوات قابلة للاكتشاف، مما يجعل الذاكرة الوكلية المتقدمة في متناول أدوات مثل Claude Desktop، وCursor، وGemini CLI، وعملاء MCP الآخرين.

الميزات الرئيسية

• إدارة الحلقات: إضافة واسترجاع وتحديث وحذف حلقات المحادثات مع البيانات الوصفية الزمنية.
• استخراج الكيانات والعلاقات: استخراج الكيانات والعلاقات تلقائيًا من النص وتخزينها في الرسم البياني.
• البحث الدلالي والهجين: بحث قوي عبر العقد والحواف والسياق الزمني.
• إدارة المجموعات: دعم مستأجرين متعددين مع group_id لعزل البيانات بين المستخدمين أو المشاريع أو الجلسات.
• صيانة الرسم البياني: أدوات لتقليم وتنظيف وتحسين الرسم المعرفي.
• الوعي الزمني: يتتبع متى تمت إضافة المعلومات أو تحديثها للتفكير الحساس للوقت.
• مرونة الخلفية: يعمل مع FalkorDB (الافتراضي في العديد من الإعدادات)، وNeo4j، وقواعد بيانات الرسوم البيانية الأخرى.
• أصلي MCP: توافق كامل مع بروتوكول سياق النموذج لاستدعاء الأدوات بسلاسة.

كيف يعمل

1. قم بتشغيل خادم Graphiti MCP (عبر Docker Compose، أو Python، أو نسخ المجتمع).
2. قم بتوصيل عميل MCP الخاص بك (مثل Claude Desktop) عن طريق إضافة الخادم إلى تكوينه.
3. يستدعي وكيل الذكاء الاصطناعي أدوات مثل add_episode، وsearch_nodes، وget_entities، أو delete_group.
4. يعالج Graphiti الطلب: يستخرج المعرفة المنظمة من النص، ويخزنها مع طوابع زمنية، ويعيد السياق ذي الصلة أو بيانات الرسم البياني.

هذا يخلق ذاكرة طويلة المدى مشتركة وقابلة للاستعلام تستمر عبر الجلسات وتتحسن مع كل تفاعل.

حالات الاستخدام

• الذاكرة العاملية والسياق طويل الأمد: الاحتفاظ بسجل المحادثات، وتفضيلات المستخدم، والحقائق المُتعلمة كرسم بياني مُنظم.
• المساعدات الذكية الشخصية: تذكر تفاصيل المستخدم، سياق المشروع، أو القرارات السابقة دون تضخم الرموز (tokens).
• سير عمل الاستدلال المعقد: تستطيع العوامل (Agents) الاستعلام عن العلاقات والبيانات التاريخية لإجراء تحليل أعمق.
• تطبيقات متعددة الجلسات: ذاكرة مستمرة لوكلاء البرمجة، مساعدي البحث، أو بوتات دعم العملاء.
• أنظمة متعددة المستأجرين: عزل الرسوم البيانية المعرفية لكل مستخدم أو مشروع باستخدام المجموعات.
• أنظمة العوامل الهجينة: الدمج مع خوادم MCP أخرى (بحث، قواعد بيانات، أدوات التطوير) للحصول على قدرات عاملية كاملة.

البدء

المستودع الرسمي

• مشروع Graphiti الرئيسي (يحتوي على خادم MCP في /mcp_server): https://github.com/getzep/graphiti

الإعداد السريع (يُوصى باستخدام Docker)

git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti/mcp_server
# اتبع ملف README لتشغيل Docker Compose (يتضمن FalkorDB + Graphiti MCP)
docker compose up

أضف إلى إعداد عميل MCP الخاص بك (مثال لنقل بيانات SSE/HTTP) وقم بتكوين مفاتيح LLM (OpenAI، Anthropic، إلخ).

التعليمات التفصيلية موجودة في ملف README لخادم MCP وفي توثيق Zep.

توجد متغيرات مجتمعية لدعم Neo4j أو Ollama أو إعدادات المشاريع المتعددة المحسنة.

الفوائد

يحول Graphiti MCP التفاعلات الذكاء الاصطناعي عديمة الحالة إلى تجارب غنية بالذاكرة وحالة (stateful). من خلال تحويل النص الخام إلى رسم بياني معرفي قابل للاستعلام وزمني، تكتسب العوامل قدرة أفضل بشكل كبير على الاحتفاظ بالسياق، وفهم العلاقات، واتساق الاستدلال بمرور الوقت.

يستخدم على نطاق واسع في التطبيقات العاملية، وقد شهد اعتمادًا سريعًا في نظام MCP البيئي، حيث يُشكل الإصدار 1.0 من خادم MCP معلماً رئيسياً.