VeritasGraph MCP
Локальный MCP-сервер GraphRAG: строит граф знаний из документов и отвечает с цитатами источников через Ollama.
- 327 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- В режиме `write`, который включен по умолчанию, агент меняет граф знаний, а `admin` очищает его.
- Содержимое загруженных документов попадает в контекст модели.
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install veritasgraph-mcpПакет из PyPI, запуск `python -m veritasgraph_mcp`. Нужен локальный Ollama с моделью.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- В режиме `write`, который включен по умолчанию, агент меняет граф знаний, а `admin` очищает его.
- Содержимое загруженных документов попадает в контекст модели.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
VeritasGraph — открытый движок GraphRAG, а его MCP-сервер `veritasgraph-mcp` подключает локальный движок к Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf, Cline и Continue по JSON-RPC через stdio. Работа идет локально: нет облачных вызовов и телеметрии, единственное сетевое обращение уходит в локальный Ollama. Запуск: `python -m veritasgraph_mcp`. Инструменты разделены на три уровня по переменной `VERITASGRAPH_MCP_MODE`: `read`, `write` (по умолчанию) и `admin`. Чтение: `veritasgraph_query` дает многоходовой ответ с цитатами, путем рассуждения и номером `answer_id`, `veritasgraph_search_entities`, `veritasgraph_get_entity`, `veritasgraph_get_graph`, онтология и термины глоссария. Запись: `veritasgraph_ingest_document` разбивает документ на фрагменты и сливает сущности в граф, `veritasgraph_import_graph` и `veritasgraph_propose_term`. Администратор: `veritasgraph_clear_graph` очищает граф, предварительно сделав снимок.
Для кого. Командам, которым нужен граф знаний по собственным документам с проверяемыми цитатами и без выхода данных за пределы машины.
Подходит, если
- Документы компании загружают в граф и задают многоходовые вопросы с цитатами источников.
- Перед тратой вызова модели проверяют, может ли граф ответить на вопрос.
- Одну сущность разбирают со связями и исходными фрагментами текста.
- Готовый `graph.json` из другого инструмента импортируют в граф.
Не подходит, если
- Нет локального Ollama и модели: загрузка документов и ответы требуют их.
- Агенту нельзя менять граф: оставляйте режим `read`, по умолчанию включена запись.
- Нужен облачный сервис с готовой инфраструктурой: движок разворачивают у себя.
Пример запроса к агенту
Загрузи этот документ в граф, затем ответь с цитатами `[doc#chunk]`, какие требования к хранению данных в нем описаны.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
VERITASGRAPH_MCP_MODE- Уровень инструментов: read, write (по умолчанию) или admin
VERITASGRAPH_MODEL- Модель Ollama по умолчанию, например qwen3:latest
OLLAMA_HOST- Адрес локального Ollama, по умолчанию 127.0.0.1:11434
Ограничения
Нужны Python 3.10 или новее, зависимости репозитория VeritasGraph и локальный Ollama с загруженной моделью, например `qwen3:latest`: загрузка документов и ответы идут через нее, поиск сущностей и чтение графа модель не вызывают. По умолчанию действует режим `write`, поэтому инструменты записи доступны сразу, а `admin` включает очистку графа со снимком. Инструменты вне активного уровня скрыты и возвращают ошибку `-32601`. Слой структурированного поиска по SQL требует дополнительного пакета `structured`.
Как отключить. Удалите запись `veritasgraph` из клиента. Граф хранится в общем хранилище SQLite проекта и очищается отдельно, в режиме `admin` инструментом `veritasgraph_clear_graph`.
Частые вопросы
Как запустить сервер?
Из корня репозитория: `python -m veritasgraph_mcp`, для подробного журнала `python -m veritasgraph_mcp --debug`. Пакет в PyPI называется `veritasgraph-mcp`.
Что такое уровни?
Переменная `VERITASGRAPH_MCP_MODE` выбирает `read`, `write` (по умолчанию) или `admin`; каждый уровень включает нижний.
Что нужно для ответов?
Локальный Ollama и загруженная модель, например `ollama pull qwen3:latest`. Модель по умолчанию задает `VERITASGRAPH_MODEL`.
Уходят ли данные в облако?
Нет, по заявлению проекта: облачных вызовов и телеметрии нет, единственное сетевое обращение идет в локальный Ollama.
Что вернет запрос?
Ответ с цитатами `[doc#chunk]`, путем рассуждения и `answer_id`, по которому ответ потом воспроизводит `veritasgraph_get_answer_receipt`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыGraphiti MCP
Graphiti MCP Server
MCP-сервер Graphiti от Zep: долгая память агента в виде графа знаний с учетом времени на FalkorDB или Neo4j
MCP-сервер раскладывает статьи по математике из arXiv, LaTeX и PDF на теоремы, доказательства и зависимости с опорой на источник
CLI и MCP-сервер, который собирает из документов, кода и ссылок локальную вики с графом знаний, а агент ищет по ней вместо перебора файлов
Личная вики на LLM: граф знаний, RAG с цитатами и память, а MCP-сервер отдает их Claude Code, Claude Desktop и Cursor
MCP-сервер хранит доменные знания в графе: агент ищет сущности и связи, а при необходимости сам добавляет и обновляет их.
MCP Knowledge Graph
mcp-knowledge-graph
Постоянная память для ИИ в локальном графе знаний: сущности, связи и наблюдения хранятся в файлах .aim на вашем диске
Коротко о README
README сервера описывает инструменты по уровням, ресурсы `veritasgraph://`, требования, запуск и переменные окружения. Общий README проекта посвящен движку GraphRAG и интерфейсу Studio.