Graphthulhu MCP Server предоставляет AI-агентам память на основе графа знаний для Logseq/Obsidian

Graphthulhu — это сервер MCP, который предоставляет ИИ-агентам полный доступ на чтение и запись к хранилищу Logseq или Obsidian. Вместо встраивания текстовых фрагментов в векторы агент записывает структурированные страницы со свойствами и [[ссылками]] между ними, создавая граф знаний в качестве памяти.

Как это работает

Система хранит память агента в виде обычных файлов markdown на диске. Каждая страница имеет тип (проект/решение/исследование/урок/информация), статус и временные метки создания/обновления. Агент записывает информацию после обучения, связывает связанные страницы и следует стандартам свойств. Во время периодических проверок агент просматривает недавние ежедневные заметки и добавляет важный контент в граф.

Результаты через месяц

• Создано 404 страницы
• 1 451 перекрёстная ссылка между страницами
• Проекты связаны с решениями, которые связаны с исследованиями, которые связаны с извлечёнными уроками
• Память становится сетью связанных знаний, которая со временем становится плотнее

Проблемы с векторной памятью, которые решаются

Автор выделяет три проблемы с типичными системами памяти на основе векторов:

• Односторонний поиск: Поисковые запросы должны соответствовать углу, под которым память была сохранена. «Сбой аутентификации Fitbit» и «проблема с cookie браузера» могут быть одной и той же памятью, но векторы не свяжут их, если вы не ищете оба варианта.
• Отсутствие структуры: Всё хранится как эмбеддинги с одинаковым весом. Основное предпочтение и разовое событие выглядят для системы поиска одинаково.
• Отсутствие связей: Знание о существовании факта А и факта Б бесполезно, если вы не видите, что А вызвало Б.

Преимущества графа знаний

• Многокритериальный поиск: Каждая [[ссылка]] — это путь поиска. Ищите «OpenChaos» и получите страницу проекта, затем переходите по ссылкам, чтобы найти кризисы управления, конкурентный анализ и академические исследования.
• Типы являются естественными: Граф структурно знает, что предпочтение и событие — это разные вещи. Не нужны изученные коэффициенты затухания.
• Устойчивость: Сбои агента, сбросы сессий, смены моделей — знания сохраняются. Никакой базы данных, эмбеддингов для пересчёта, векторного хранилища для обслуживания. Резервное копирование через git для версионной памяти.

Технические детали

• Один исполняемый файл Go
• 37 инструментов MCP
• Работает с бэкендами Logseq и Obsidian
• Открытый исходный код на GitHub

Компромиссы и планы на будущее

Этот подход требует больше начальной структуры, чем «просто встроить всё». Агенту нужна дисциплина, чтобы записывать после обучения, всегда связывать связанные страницы и следовать стандартам свойств. Автор жертвует удобством ради глубины.

Планы на будущее включают добавление RAG поверх графа: встраивание содержимого страниц для нечёткого семантического поиска, чтобы найти точку входа, а затем использование обхода графа для привлечения всего, что с ним связано. Это соответствует шаблону статьи Microsoft GraphRAG: семантический поиск для обнаружения и связи графа для расширения контекста.