MCP事实图
定位：mcp_fact_graph是MakeMind知识栈的一个内部组件，通过mcp_knowledge外观。应用程序代码应导入package:mcp_knowledge/mcp_knowledge.dart--这里声明的符号从那里重新导出。直接的package:mcp_fact_graph/导入对于高级或集成场景仍然有效，但在产品代码中不建议使用。
用于基于证据的事实管理的时态知识图，包括候选人、摘要和技能执行声明。MakeMind知识栈的持久性和查询骨干。
建筑
4层模型：
- L0证据 --从来源摄取的原始碎片和证据。
- L1事实图 --实体、候选者、事实、关系、事实集群、分类、事实策略、自动化、运行、工件。
- L2 ContextOps 的 --上下文包、摘要、声明、响应验证。
- L3技能操作 --模式、技能、量规、评估运行。
跨领域实体减少了LLM调用（提取规则/验证器、分类器内存、消歧决策、LLM调用日志、幂等性记录）。
合约层
实现 mcp_bundle 通过名为适配器的功能实现标准端口 src/adapters/持久性是通过以下方式统一的 UnifiedStoragePort主机连接所需的适配器；传统的每域端口已经不复存在。
快速开始
import 'package:mcp_fact_graph/mcp_fact_graph.dart';
final graph = FactGraphRuntime(
storage: InMemoryUnifiedStorage(),
);
await graph.ingestEvidence(myEvidence);
final candidates = await graph.candidatesFor(entityId);
final bundle = await graph.contextBundleFor(entityId);支持
许可证
麻省理工学院——见 许可证.