Pakiet
@aigmented/mcp nie jest jeszcze opublikowany na npm. Na razie używaj buildu ze źródeł z repozytorium.Konfiguracja dla Claude Desktop
Dodaj doclaude_desktop_config.json:
Konfiguracja dla Cursor
Dodaj do ustawień MCP w Cursor:Zmienne środowiskowe
Dostępne narzędzia
Serwer MCP udostępnia 13 narzędzi podzielonych na cztery grupy.Eksploracja i Q&A
list_collections
Wylistuj wszystkie dostępne kolekcje wiedzy. Brak parametrów.
search_knowledge
Semantyczne wyszukiwanie w bazie wiedzy.
ask_question
Zadaj pytanie i otrzymaj odpowiedź AI wraz z cytowaniem źródeł.
get_card_details
Pobierz pełne szczegóły karty z kompletną proweniencją źródeł. Używaj gdy chcesz zacytować skąd pochodzi informacja.
Response zawiera:
card_id,title,statement,knowledge_type,importance_scoresource_documents— tablica{id, name}dla każdego dokumentu z którego karta powstałapage_numbers— płaska tablica wszystkich numerów stron źródłowych (po wszystkich dokumentach; schema nie trzyma mapowania strona-dokument)section_context— ścieżka sekcji w dokumencie źródłowym (np."Rozdział 3 / Urlopy")related_header— najbliższy nagłówek w dokumencie źródłowymverbatim_content— dosłowny cytat ze źródła, gdy applicable (formularze, szablony, tekst prawny)source_card_ids— pośrednie karty Phase 2 (głębsza traceability)related_card_ids— do 5 sąsiadów z grafu (pusta jeśli graf nie zbudowany)created_at,updated_at
source_document (pierwszy wpis z source_documents + page_range typu "12-14").
Nawigacja po grafie wiedzy
Te narzędzia wymagają aby kolekcja miała zbudowany graf wiedzy. Kolekcje bez grafu zwrócą błąd409 z czytelnym komunikatem — użyj wtedy retrieve_for_topic albo search_knowledge.
describe_collection
Zwraca statystyki kolekcji, flagę czy graf jest zbudowany i podgląd top klastrów. Wywołaj jako pierwsze, żeby zrozumieć co jest dostępne zanim odpalisz droższe narzędzia.
Zwraca:
{ total_cards, has_graph, total_clusters, total_entities, top_clusters }.
list_clusters
Wylistuj wszystkie klastry grafu wiedzy (tematy / społeczności) w kolekcji.
Każdy klaster zawiera: id, llm_name, llm_description, card_count i do 5 top_entities. Użyj, żeby zobaczyć strukturę tematyczną kolekcji.
get_cluster
Pełny widok jednego klastra: karty (z 200-znakowymi podglądami), encje i powiązane klastry.
list_entities
Top encje (osoby, organizacje, pojęcia) w kolekcji z liczbą kart.
get_gaps
Luki w wiedzy: izolowane encje (występujące tylko w jednej karcie z małą liczbą relacji) i małe klastry. Przydatne do identyfikacji problemów z pokryciem zanim zaczniesz generować treści.
Retrieval do tworzenia treści
retrieve_for_topic
Kluczowe narzędzie do generowania treści. Uruchamia ten sam pipeline retrievalu co wewnętrzne auto-wiki Aigmented: wyszukiwanie wektorowe → filtr ważności → deduplikacja → rerank Cohere. Zwraca najtrafniejsze karty dla danego tematu, gotowe do wrzucenia w syntezę Twojego agenta.
Zwraca karty jako
{ card_id, title, statement, importance_score, knowledge_type }.
Przeglądanie kart
Używaj tych narzędzi gdy chcesz wylistować, bulk-pobrać albo eksplorować semantyczne sąsiedztwa pojedynczych kart — bez pełnego pipeline’u retrievalu.list_collection_cards
Płaski paginowany browse wszystkich kart w kolekcji. Bez zapytania. Przydatne do przeglądu “co jest w tej kolekcji”.
Zwraca:
{ cards: [{card_id, title, statement, knowledge_type, importance_score}], total_count, offset, limit, has_more }. Statement obcięty do 200 znaków — użyj get_card_details dla pełnej treści.
get_cards_batch
Pobierz pełne szczegóły wielu kart w jednym wywołaniu (do 25 ID). Używaj po search_knowledge / retrieve_for_topic gdy potrzebujesz pełnej treści kilku kart — unikasz N round-tripów.
Zwraca:
{ cards: [...], not_found: [ids] }.
get_related_cards
Znajdź karty semantycznie podobne do podanej karty. Użyj do budowy klastrów tematycznych wokół pojedynczej karty (np. do generowania quizów: “5 kart najbardziej powiązanych z kartą X”).
Zwraca:
{ source_card_id, related: [{card_id, title, statement, similarity_score}] }. Nie wymaga grafu.
Tworzenie treści z MCP — cookbook
Nowe narzędzia pozwalają Twojemu agentowi zreplikować to co auto-wiki Aigmented robi wewnętrznie — nawigację po grafie i pobieranie źródeł pod temat — przy czym synteza pozostaje po stronie Twojego agenta. Typowe wzorce:1. “Streść co wiemy o X”
2. “Wygeneruj sekcję szkolenia o onboardingu”
3. “Kto występuje w naszej bazie wiedzy?“
4. “Gdzie mamy luki w wiedzy?“
5. “Zbuduj quiz wokół konkretnej karty”
6. “Przejrzyj wszystkie karty i wybierz to co istotne”
Wskazówki
- Zawsze zaczynaj od
describe_collectionna nowej kolekcji. Powie Twojemu agentowi czy graph tools są dostępne i da zgrubny widok tematów. - Wybieraj
retrieve_for_topicnadsearch_knowledgedo generowania treści — uruchamia pełniejszy pipeline (filtr ważności + dedup + rerank) dający czystsze źródła. get_card_detailsjest tanie — gdy agent ma już card_id z dowolnego narzędzia, pobranie pełnej karty jest lekkie.- Uwaga o kosztach:
retrieve_for_topicużywa Cohere embedding + rerank (płatne). Domyślnetop_k=25to dobry balans.rerank=falsepomija rerank jeśli zależy Ci na koszcie.
Tryb HTTP (LibreChat)
Dla LibreChat lub innych klientów MCP opartych na HTTP, uruchom serwer HTTP:MCP_PORT) z transportem MCP Streamable HTTP pod /mcp.