sbkg MCP

sbkg mcp

graph LR
    subgraph Clients
        A[Claude Code]
        B[ChatGPT]
        C[Any MCP Host]
    end

    subgraph MCP Protocol
        D[Tools & Resources]
    end

    subgraph SBKG Server
        E[Oxigraph Store
RDF Triples]
        F[Ontologies
sbkg + SKOS
DC + DOAP]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    E --> F

为什么是知识图谱？

平面笔记和书签会丢失。知识图谱可以让你：

• 连接 跨主题的信息——一个关于React钩子的书签会自动与你的JavaScript笔记、前端项目和教程集相关联
• 查询 精确地显示所有标记的书签 python “我还没有读过”是一个SPARQL查询
• 构建层次结构 --SKOS让你表达 react 是一个更狭义的概念 frontend，所以搜索 frontend 找到一切
• 与其他MCP服务器结合 --从其他MCP连接器中提取电子邮件、日历事件或GitHub问题，并将其链接到您的图表中

快速开始

安装

# Clone and install
git clone https://github.com/netsemantics/sbkg-mcp.git
cd sbkg-mcp
uv pip install -e .

MCP配置

添加到您的Claude Code MCP配置中(~/.claude/settings.json 或项目级别）：

{
  "mcpServers": {
    "sbkg": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/sbkg-mcp", "sbkg-mcp"]
    }
  }
}

第一步

连接后，在LLM客户端中尝试以下操作：

> "Add a bookmark for https://docs.pytest.org/ titled 'pytest docs' tagged with python and testing"

> "What bookmarks do I have?"

> "Show me everything tagged with 'python'"

例子

添加书签并查询

User: Save this link — https://hypothesis.readthedocs.io/
      Title it "Hypothesis Property-Based Testing" and tag it with python and testing.

LLM calls: sbkg_add_bookmark(
  title="Hypothesis Property-Based Testing",
  url="https://hypothesis.readthedocs.io/",
  tags=["python", "testing"],
  status="ToRead"
)

User: What testing resources do I have?

LLM calls: sbkg_query_sparql("""
  PREFIX sbkg: 
  SELECT ?title ?url WHERE {
    ?b a sbkg:Bookmark .
    ?b sbkg:hasTag ?tag .
    ?tag sbkg:title "testing" .
    ?b sbkg:title ?title .
    ?b sbkg:sourceUrl ?url .
  }
""")

使用SPARQL UPDATE批量导入

不要一次添加一个书签，而是在一次调用中插入多个书签：

User: Add these three bookmarks about Python testing.

LLM calls: sbkg_update_sparql("""
  PREFIX sbkg: 
  INSERT DATA {
     a sbkg:Bookmark ;
      sbkg:title "pytest documentation" ;
      sbkg:sourceUrl "https://docs.pytest.org/" ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasStatus sbkg:Reference .
     a sbkg:Bookmark ;
      sbkg:title "Hypothesis property-based testing" ;
      sbkg:sourceUrl "https://hypothesis.readthedocs.io/" ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasStatus sbkg:ToRead .
     a sbkg:Bookmark ;
      sbkg:title "Coverage.py" ;
      sbkg:sourceUrl "https://coverage.readthedocs.io/" ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasTag  ;
      sbkg:hasStatus sbkg:ToRead .
  }
""")

使用SKOS构建概念层次结构

User: Set up a tag hierarchy — "react" and "vue" should be
      subtopics of "frontend".

LLM calls: sbkg_update_sparql("""
  PREFIX sbkg: 
  PREFIX skos: 
  INSERT DATA {
    
      skos:broader  .
    
      skos:broader  .
    
      skos:narrower  ;
      skos:narrower  .
  }
""")

然后查询“前端下的所有内容”，包括子主题：

PREFIX sbkg: 
PREFIX skos: 
SELECT ?title ?url WHERE {
  ?tag skos:broader*  .
  ?b sbkg:hasTag ?tag .
  ?b sbkg:title ?title .
  ?b sbkg:sourceUrl ?url .
}

跟踪软件项目

User: Register my-app as a project — it's a Python web app on GitHub.

LLM calls: sbkg_add_project(
  name="my-app",
  description="A web application for task management",
  homepage="https://github.com/user/my-app",
  repository="https://github.com/user/my-app.git",
  programming_language="Python",
  maintainers=["Jane Developer"],
  tags=["python", "web"]
)

这创建了一个包含存储库、维护器和标签三元组的DOAP项目，不需要原始SPARQL。

多MCP工作流程：电子邮件到知识图谱

直接接收电子邮件 --如果您有原始电子邮件文本，请使用 sbkg_add_note_from_email 对于一步解析：

User: Add this email to my knowledge graph.

LLM calls: sbkg_add_note_from_email(raw_email=email_content)
  → Creates FleetingNote with sender as creator, recipients as mentions, "email" tag

合成音符 --当与电子邮件MCP服务器（如Gmail、Outlook）结合使用时，LLM可以将多封电子邮件汇总到一个注释中：

User: Check my recent emails about the conference and save
      any useful info to my knowledge graph.

LLM calls: gmail_search(query="PyCon 2026", max_results=5)
  → Returns 3 emails with schedule and travel details

LLM calls: sbkg_add_note(
  title="PyCon 2026 - Travel & Schedule",
  content="Conference runs May 15-17. Talk accepted for Day 2. ..."
  tags=["conference", "python", "travel"],
  project="pycon-2026"
)

LLM calls: sbkg_add_bookmark(
  title="PyCon 2026 Schedule",
  url="https://us.pycon.org/2026/schedule/",
  tags=["conference", "python"]
)

看 docs/examples.md 更多工作流程，包括GitHub集成、日历事件和研究管道。

工具

创建数据

查询数据

修改和管理数据

本体论

SBKG使用从以下位置加载的模块化本体 ontology/*.ttl:

核心 sbkg:Concept 类作为子类对齐 skos:Concept，使SKOS层次结构查询能够跨所有标签工作。

数据存储

• 数据库: ~/Library/Application Support/sbkg/oxigraph/ （macOS）或等效的XDG路径
• 格式：Oxigraph持久存储（RocksDB支持）
• 出口: ~/Library/Application Support/sbkg/exports/

发展

# Run tests
uv run pytest tests/ -v

# Run the server directly
uv run sbkg-mcp

许可证

麻省理工学院