知识图谱检索引擎

知识图谱检索引擎是 rudavko 开发的 MCP 服务器：LORE是一个个人知识服务器，通过MCP协议为AI代理提供共享的持久性记忆存储和检索功能。接入两步走：claude mcp add --transport http lore https://<your-worker>.<subdomain>.workers.dev/mcp，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：知识图谱检索引擎不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。LORE是一个个人知识服务器，通过MCP协议为AI代理提供共享的持久性记忆存储和检索功能

• 本地部署（平台标签）
• 知识图谱（平台标签）
• 持久性记忆（平台标签）

两类人最该装：一是天天在 Claude Desktop、Cursor 里写代码，想让 AI 直接帮你跑命令、改仓库、读文件的人；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• Node.js 18 或更高版本（旧版 npx 跑不动一部分新版 MCP 包）。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。
• 对应平台的 API Key（第 2 步要用）。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

claude mcp add --transport http lore https://<your-worker>.<subdomain>.workers.dev/mcp
npx wrangler kv key delete --binding OAUTH_KV "ks:passkey:cred"   # reset passkey
npx wrangler kv key delete --binding OAUTH_KV "ks:totp:secret"    # reset TOTP
npx wrangler dev

知识图谱检索引擎的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现知识图谱检索引擎的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• Key 填了但没生效：多半填在了 args 而不是 env 段。客户端日志里看到 Environment variable CLOUDFLARE_API_TOKEN not set 就是这个原因。
• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。