코그니 MCP 서버

수동 설치

MCP 서버 프로젝트

1. Cognee 저장소를 복제합니다

2. 종속성 설치

지엑스피1

cd cognee-mcp
uv sync --dev --all-extras --reinstall

3. venv를 활성화하세요

source .venv/bin/activate

4. Claude 구성에 새 서버를 추가합니다.

해당 파일은 다음 위치에 있어야 합니다: ~/Library/Application\ Support/Claude/

cd ~/Library/Application\ Support/Claude/

claude_desktop_config.json이 없으면 이 폴더에 만들어야 합니다. 아래 파일에 경로와 LLM API 키를 추가해야 합니다. 예를 들어 Nano와 같이 원하는 편집기를 사용하세요.

nano claude_desktop_config.json

{
	"mcpServers": {
		"cognee": {
			"command": "/Users/{user}/cognee/.venv/bin/uv",
			"args": [
 "--directory",
 "/Users/{user}/cognee/cognee-mcp",
 "run",
 "cognee"
 ],
 "env": {
 "ENV": "local",
 "TOKENIZERS_PARALLELISM": "false",
 "LLM_API_KEY": "sk-"
 }
		}
	}
}

Claude 데스크탑을 다시 시작하세요.

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Cognee를 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install cognee --client claude

server.py에서 cognify 도구를 정의합니다. Claude 데스크톱을 다시 시작합니다.

디버거를 사용하려면 다음을 실행하세요.

mcp dev src/server.py

시간 초과가 지나서 검사기를 엽니다.

http://localhost:5173?timeout=120000

인지 발달 중에 새로운 변경 사항을 적용하려면 다음을 수행해야 합니다.

1. 코그니 폴더에 poetry lock

2. uv sync --dev --all-extras --reinstall

3. mcp dev src/server.py

개발

로컬 Cognee 빌드를 사용하려면 Cognee 저장소의 루트에서 실행하세요.

poetry build -o ./cognee-mcp/sources

빌드 프로세스가 완료된 후 cognee-mcp/pyproject.toml 내부의 cognee 라이브러리 종속성을 변경합니다.

cognee[postgres,codegraph,gemini,huggingface]==0.1.38

에게

cognee[postgres,codegraph,gemini,huggingface]

그런 다음 같은 파일( cognee-mcp/pyproject.toml )에 다음 스니펫을 추가합니다.

[tool.uv.sources]
cognee = { path = "sources/cognee-0.1.38-py3-none-any.whl" }

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers

Tools

• cognify_fileA
• create_dataset_jsonA
• forgetA
• get_client_info_jsonA
• list_dataset_data_jsonA
• list_datasets_jsonA
• open_cognee_workspaceAApp
• recallA