AI-agent for Cognee MCP
Integrer Cognee MCP med FlowHunt for å kjøre Cognees avanserte hukommelsesmotor som en Model Context Protocol-server. Aktiver umiddelbart dine AI-agenter og utviklerverktøy med kraftig, kontekstrikt minne, sømløs kode- og datainntak, og sanntidssøkemuligheter. Lever minne over HTTP, SSE eller stdio, og administrer kunnskapsgrafer for dine agenter i ethvert miljø, fra terminal til IDE.
Lever AI-minne over alle protokoller
Cognee MCP gir deg mulighet til å kjøre en robust minnemotor for agenter på tvers av flere miljøer. Eksponer minnefunksjonalitet via HTTP, SSE (Server Sent Events) eller stdio for sømløs integrasjon med nettapper, IDEer eller egendefinerte klienter. Dra nytte av vedvarende, kontekstrikt minne for å styrke dine AI-arbeidsflyter og agentinteraksjoner.
- Støtte for flere transportprotokoller.
- Velg HTTP for webdistribusjoner, SSE for sanntidsstrømming, eller stdio for klassisk CLI-integrasjon.
- Kontekstuell AI-hukommelse.
- Gi agenter vedvarende, søkbar minnegraf for kontekstbaserte avgjørelser.
- Enkel distribusjon.
- Kjør som lokal server, i Docker eller fra IDE/terminal for maksimal fleksibilitet.
- Integrert logging.
- Alle handlinger logges til roterende filer og speiles til konsollen for robust sporbarhet.
Automatiser data- og kodeinnhenting for agenter
Gjør filer, markdown og kode-repositorier automatisk om til strukturerte, søkbare kunnskapsgrafer ved å bruke verktøy som cognify og codify. Gi dine AI-agenter rik kontekst fra kildefiler, dokumentasjon og egendefinerte regelsett—alt inntas i bakgrunnen og gjøres tilgjengelig via enkle API-kall.
- Lokal filinnhenting.
- Gi markdown, kildekode og regelsett direkte fra disk for rask oppstart.
- Bakgrunnspipelines.
- Langvarige cognify- og codify-jobber kjører asynkront—følg fremdrift med statussluttpunkter.
- Utviklerregler bootstrap.
- Én kommando indekserer regelsett og agentdokumentasjon til strukturerte minnenoder.
Avansert databehandling og søk
Dra nytte av kraftige verktøy for å administrere, søke og beskjære agentens minne. Utfør komplekse spørringer, list opp eller slett datasett, og tilbakestill minne for nye prosjekter. Med detaljert statussjekk og fleksible slettemoduser har du full kontroll over AI-ens kunnskapsbase.
- Fleksible søkeverktøy.
- Søk i minnet med støtte for graf-fullføring, RAG, kodesøk og innsiktuttrekk.
- Beskjær og tilbakestill.
- Tøm minnet med ett kall for en ny start til nye prosjekter eller eksperimenter.
- List og slett data.
- List datasett, gjennomgå elementer og utfør myk eller hard sletting etter behov.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige integrasjonsverktøy for Cognee MCP
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Cognee MCP-integrasjonen:
- search
Søk i minnet med ulike moduser som GRAPH_COMPLETION, RAG_COMPLETION, CODE, CHUNKS og INSIGHTS.
- cognify
Transformer dine data til en strukturert kunnskapsgraf og lagre den i minnet for avanserte spørringer.
- codify
Analyser et kode-repositorium, bygg en kodegraf og lagre den i minnet for kode-sentrerte operasjoner.
- list_data
List alle datasett og deres dataelementer, med støtte for detaljerte visninger for administrasjon eller sletting.
- delete
Slett spesifikke data fra et datasett, med støtte for både myk og hard slettemodus.
- prune
Tilbakestill Cognee ved å slette alt minne og data for en ny start.
- cognify_status
Følg fremdriften og statusen til aktive cognify-jobber og pipelines.
- codify_status
Overvåk fremdriften og statusen til pågående codify-jobber og kodeanalyse-pipelines.
Turbo-lad dine AI-agenter med Cognee-minne
Opplev sømløs minnehåndtering og kunnskapsgrafbygging for dine AI-agenter med Cognee. Bestill en demo eller start din gratis prøveperiode for å se hvor enkelt det er å integrere avanserte minnefunksjoner i dine prosjekter.
Hva er Cognee
Cognee er en åpen kildekode AI-minnemotor designet for å styrke AI-infrastruktur ved å tilby et avansert, produksjonsklart datalag for AI-agenter og applikasjoner. Selskapet spesialiserer seg på å forenkle AI-databehandling ved å la brukere innta, strukturere og lagre både strukturerte og ustrukturerte data. Cognees robuste plattform muliggjør opprettelse av tilpassede ontologier og resonnører for domenespesifikke applikasjoner, og støtter sømløs interaksjon med et bredt spekter av datatyper—fra dokumenter og bilder til lydfiler og databaser. Bygget av et team med over ti års erfaring med skalerbare systemer, stoles Cognee på av AI-forskere og utviklere verden over for sin høye nøyaktighet, fleksibilitet og evne til å koble til ledende vektor- og grafdatabaser, samt populære LLM-er og rammeverk. Cognees aktive åpen kildekode-miljø og moderne SDK-er gjør det til et ideelt valg for å bygge intelligente, kontekstbevisste AI-agenter.
Egenskaper
Hva vi kan gjøre med Cognee
Med Cognee kan brukere effektivt strukturere, lagre og samhandle med store datamengder, og gjøre det mulig å bygge kraftige, kontekstbevisste AI-agenter og applikasjoner. Cognee gir utviklere mulighet til å lage tilpassede kunnskapsgrafer, bruke vektor- og grafdatabaser og oppnå høy relevans i AI-genererte svar. Det forenkler innhenting og innlegging av data fra over 30 filtyper, integreres med ulike LLM-er, og støtter avansert resonnement og minnelag for agenter.
- Bygg tilpassede kunnskapsgrafer
- Opprett, administrer og søk i komplekse, dynamisk utviklende kunnskapsgrafer tilpasset ditt domene.
- Sømløs datainntak
- Innta og strukturer ustrukturerte eller strukturerte data fra PDF, DOCX, bilder, lyd og mer.
- Avansert AI-minne og resonnement
- Implementer flerlagsminne og domenespesifikt resonnement for mer presise AI-svar.
- Integrer med enhver stack
- Koble til ledende vektor- (Qdrant, Milvus, Redis) og graf- (Neo4j, NetworkX) databaser, samt LLM-er som OpenAI og Gemini.
- SDK-er og grensesnitt
- Bruk Python SDK, MCP og andre integrasjoner for effektiv utvikling.
- Fellesskapsdrevet åpen kildekode
- Dra nytte av og bidra til et aktivt, innovativt åpen kildekode-fellesskap.
Hvordan AI-agenter drar nytte av Cognee
AI-agenter som bruker Cognee får tilgang til et svært nøyaktig, fleksibelt minnelag som gir kontekstbevisst resonnement og forbedrer kvaliteten på genererte svar. Ved å utnytte Cognees tilpassede ontologier, flertype datainntak og avansert integrasjon med vektor- og grafdatabaser, kan agenter opprettholde nyansert, vedvarende kunnskap på tvers av oppgaver og domener, noe som resulterer i mer intelligente, skalerbare og pålitelige AI-systemer.