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从多种文件构建并探索知识图谱，借助 AI 丰富实体关联与检索洞察。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Factograph MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于我上传的 PDF 论文与 DOCX 笔记构建知识图谱，抽取关键概念、作者、方法和结论，标出它们之间的关系，并按“研究主题—方法—发现”路径展示可探索结构。
一份可遍历的知识图谱，包含实体节点、关系链接及按研究主题组织的探索路径。
读取这个项目中的代码文件，构建模块、类、函数与外部依赖的知识图谱；用 AI 补充每个实体的职责说明，并找出核心模块之间的调用关系与潜在耦合点。
一个展示代码结构与依赖关系的知识图谱，并附带关键模块说明与耦合分析。
将我指定的几份核心文档固定到图谱中，围绕其中的人物、项目、术语和时间点建立关联；随后从“某个实体”出发遍历它相关的文档与上下游关系，帮助我快速定位背景信息。
一个固定重点资料的关联图谱，以及可从任意实体出发的关系追踪结果。
将文档导入图数据库并构建可查询知识图谱，支持健康检查与知识检索。
将代码库转为结构化知识图谱，帮助 AI 在开发中高效理解与探索代码。
用自然语言检索企业文档内容，快速定位 PDF、PPT 与 Word 关键信息
支持在 Markdown 知识库中全文检索并按链接关系浏览内容。
从代码、数据库与文档生成并检索知识图谱，支持无密钥推理分析
将学习到的计算机知识自动抽取、合并并组织为可查询图谱。