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ConceptNet MCP Server

Der ConceptNet MCP Server ist ein Model-Context-Protocol-Server, der KI-Assistenten und Anwendungen strukturierten Zugriff auf den ConceptNet-Wissensgraphen gibt. Er basiert auf dem FastMCP-Framework.

Was er kann

Vier MCP-Tools decken das semantische Wissen ab:

  • Concept Lookup: detaillierte Informationen zu einem bestimmten Konzept.
  • Concept Query: Konzepte mit erweiterten Kriterien suchen und filtern.
  • Related Concepts: Konzepte finden, die über semantische Beziehungen verbunden sind.
  • Concept Relatedness: die semantische Ähnlichkeit zweier Konzepte berechnen.

Features

  • Sprachfilter und Pagination, mit Zugriff auf die mehrsprachige Wissensbasis von ConceptNet.
  • Zwei Ausgabeformate: Das minimale Standardformat ist für LLMs gedacht und rund 96 % kleiner als das ausführliche Format, das die vollständigen ConceptNet-Daten liefert.
  • Stdio-Transport für Desktop-MCP-Clients und HTTP-Transport für Web-Clients.
  • Optionales Deployment auf Cloudflare Workers.

Installation

Du brauchst Python 3.10 oder neuer. Klone das Repository, installiere es und starte den Server:

git clone https://github.com/infinitnet/conceptnet-mcp.git
cd conceptnet-mcp
pip install -e .
conceptnet-mcp

Die README zeigt die Konfiguration für MCP-Clients und das Deployment auf Cloudflare Workers.

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