Minimalistisk blå och lila gradient SaaS-illustration som visar Cognee MCP AI-agentintegration

AI-agent för Cognee MCP

Integrera Cognee MCP med FlowHunt för att köra Cognee:s avancerade minnesmotor som en Model Context Protocol-server. Aktivera direkt dina AI-agenter och utvecklarverktyg med kraftfullt, kontextbaserat minne, smidig kod- och dataimport samt realtidssökning. Tillhandahåll minne via HTTP, SSE eller stdio och hantera kunskapsgrafer för dina agenter i vilken miljö som helst, från terminal till IDE.

Boka en demo Prova FlowHunt gratis

Minimalistisk protokollmiljö med gradient och SaaS-symboler

Tillhandahåll AI-minne över alla protokoll

Cognee MCP gör det möjligt att köra en robust minnesmotor för agenter i flera olika miljöer. Exponera minnesfunktionalitet via HTTP, SSE (Server Sent Events) eller stdio för smidig integration med webbappar, IDE:er eller egna klienter. Dra nytta av beständigt, kontextbaserat minne för att ge dina AI-arbetsflöden och agentinteraktioner extra kraft.

Stöd för flera transportprotokoll.: Välj HTTP för webbdrift, SSE för realtidsströmning eller stdio för klassisk CLI-integration.
Kontextuellt AI-minne.: Ge agenter beständiga, sökbara minnesgrafer för kontextmedvetna beslut.
Enkel distribution.: Kör som lokal server, i Docker eller från din IDE/terminal för maximal flexibilitet.
Integrerad loggning.: Alla åtgärder loggas till roterande filer och speglas till konsolen för robust spårbarhet.

Minimalistisk illustration av kod- och dataimport för AI-agenter

Automatisera data- & kodimport för agenter

Förvandla automatiskt filer, markdown och kodförråd till strukturerade, sökbara kunskapsgrafer med verktyg som cognify och codify. Förse dina AI-agenter med rik kontext från källfiler, dokumentation och egna regeluppsättningar – allt importeras i bakgrunden och är tillgängligt via enkla API-anrop.

Lokal filimport.: Importera markdown, källkod och regeluppsättningar direkt från disk för snabb uppstart.
Bakgrundspipelines.: Långkörande cognify- och codify-jobb körs asynkront – följ framsteg via statusendpoints.
Bootstrap av utvecklarregler.: Ett kommando indexerar regeluppsättningar och agentdokumentation till strukturerade minnesnoder.

Minimalistisk illustration av datahantering och sökning för SaaS och AI

Avancerad datahantering & sökning

Utnyttja kraftfulla verktyg för att hantera, söka och beskära din agents minne. Utför komplexa sökningar, lista eller ta bort dataset och återställ minne för nya projekt. Med detaljerad statushantering och flexibla raderingslägen bibehåller du full kontroll över din AI:s kunskapsbas.

Flexibla sökverktyg.: Sök i minnet med stöd för grafkomplettering, RAG, kodsökning och insiktsutvinning.
Beskär & återställ.: Töm minnet med ett enda anrop för att börja om med nya projekt eller experiment.
Lista & ta bort data.: Lista dataset, granska objekt och utför mjuka eller hårda raderingar efter behov.

MCP-INTEGRATION

Tillgängliga verktyg för Cognee MCP-integration

Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Cognee MCP-integrationen:

search: Sök i minnet med olika lägen som GRAPH_COMPLETION, RAG_COMPLETION, CODE, CHUNKS och INSIGHTS.
cognify: Omvandla din data till en strukturerad kunskapsgraf och lagra den i minnet för avancerade sökningar.
codify: Analysera ett kodförråd, bygg en kodgraf och lagra den i minnet för kodcentrerade operationer.
list_data: Lista alla dataset och deras dataobjekt, med stöd för detaljerad översikt för hantering eller radering.
delete: Ta bort specifik data ur ett dataset, med stöd för både mjuk och hård radering.
prune: Återställ Cognee genom att radera allt minne och data för en ny start.
cognify_status: Följ framsteg och status på bakgrunds-cognify-jobb och pipelines.
codify_status: Övervaka framsteg och status på pågående codify-jobb och kodanalys-pipelines.

Stärk dina AI-agenter med Cognee-minne

Upplev smidig minneshantering och kunskapsgrafsbyggande för dina AI-agenter med Cognee. Boka en demo eller starta din gratis testperiod för att se hur enkelt det är att integrera avancerade minnesfunktioner i dina projekt.

Get started Lär dig mer

Vad är Cognee

Cognee är en öppen AI-minnesmotor utformad för att stärka AI-infrastruktur genom att erbjuda ett avancerat, produktionsklart datalager för AI-agenter och applikationer. Företaget är specialiserat på att förenkla AI-datastyrning genom att låta användare importera, strukturera och lagra både strukturerad och ostrukturerad data. Cognee:s robusta plattform möjliggör skapandet av egna ontologier och resonemangsmotorer för domänspecifika applikationer, och stödjer sömlös interaktion med en mängd olika datatyper – från dokument och bilder till ljudfiler och databaser. Plattformen är byggd av ett team med över ett decenniums erfarenhet av skalbara system och används av AI-forskare och utvecklare världen över för sin höga noggrannhet, flexibilitet och förmåga att ansluta till ledande vektor- och grafdatabaser samt populära LLM:er och ramverk. Cognee:s aktiva open source-community och moderna SDK:er gör den till ett idealiskt val för att bygga intelligenta, kontextmedvetna AI-agenter.

Funktionalitet

Vad vi kan göra med Cognee

Med Cognee kan användare effektivt strukturera, lagra och interagera med stora mängder data, vilket gör det möjligt att bygga kraftfulla, kontextmedvetna AI-agenter och applikationer. Cognee ger utvecklare möjlighet att skapa egna kunskapsgrafer, utnyttja vektor- och grafdatabaser och uppnå hög relevans i AI-genererade svar. Det förenklar import och inbäddning av data från över 30 filtyper, integreras med olika LLM:er och stödjer avancerat resonemang och minneslager för agenter.

Bygg egna kunskapsgrafer: Skapa, hantera och sök enkelt i komplexa, dynamiskt föränderliga kunskapsgrafer anpassade till din domän.
Sömlös dataimport: Importera och strukturera ostrukturerad eller strukturerad data från PDF, DOCX, bilder, ljud och mer.
Avancerat AI-minne och resonemang: Implementera flerskiktat minne och domänmedvetet resonemang för mer exakta AI-svar.
Integrera med alla stackar: Koppla till ledande vektorbaser (Qdrant, Milvus, Redis) och grafbaser (Neo4j, NetworkX) samt LLM:er som OpenAI och Gemini.
SDK:er och gränssnitt: Använd Python SDK, MCP och andra integrationer för smidig utveckling.
Communitydriven open source: Dra nytta av och bidra till ett aktivt, innovativt open source-community.

Hur AI-agenter drar nytta av Cognee

AI-agenter som använder Cognee får tillgång till ett mycket noggrant, flexibelt minneslager som möjliggör kontextmedvetet resonemang och förbättrar kvaliteten på genererade svar. Genom att använda Cognee:s egna ontologier, mångsidiga dataimport och avancerad integration med vektor- och grafdatabaser kan agenter bibehålla nyanserad, beständig kunskap över uppgifter och domäner, vilket resulterar i intelligentare, skalbara och mer tillförlitliga AI-system.