Cognee MCP Server 是一款专为 Claude 等 AI 客户端设计的 MCP 服务器，旨在扩展其功能并实现与外部世界的安全交互。通过 Cognee，Claude 能够安全地访问外部数据源和服务，从而执行更复杂的任务。Cognee 的核心价值在于它允许开发者为 Claude 添加自定义工具，例如数据检索和特定领域的知识库访问，极大地增强了 Claude 的应用场景。

Cognee 通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等传输机制与 AI 模型无缝集成。安装过程简单直接，既支持手动配置，也提供使用 Smithery 的自动化安装方式。开发者可以通过简单的配置，将 Cognee 集成到 Claude 桌面版中，并利用其提供的调试工具进行开发。Cognee 的模块化设计和清晰的文件结构，使得开发者能够快速上手并构建强大的 AI 应用。

Claude 功能扩展

Cognee MCP 服务器的核心功能是扩展 Claude 等 AI 客户端的功能。它允许 Claude 安全地与外部数据源和服务进行交互，突破了 Claude 本身能力的限制。通过 Cognee，Claude 不再局限于其预训练的数据，而是可以实时访问互联网信息、调用外部 API，并执行更复杂的任务。例如，Claude 可以使用 Cognee 连接到天气 API，获取实时的天气信息，并根据这些信息回答用户的问题。这极大地提升了 Claude 的实用性和应用范围，使其能够更好地服务于用户。Cognee 通过标准化的 MCP 协议，确保了 Claude 与外部数据源和服务交互的安全性和可靠性。

安全数据交互

Cognee 实现了 Claude 与外部数据源的安全交互。在传统的 AI 应用中，直接将 AI 模型连接到外部数据源存在安全风险，例如数据泄露或恶意攻击。Cognee 通过 MCP 协议，在 Claude 和外部数据源之间建立了一个安全通道。所有的数据请求和响应都经过 Cognee 的验证和授权，确保只有经过授权的数据才能被访问。例如，企业可以使用 Cognee 将 Claude 连接到内部的知识库，而无需担心敏感数据泄露。Cognee 还可以对数据进行加密和脱敏处理，进一步增强数据的安全性。这种安全的数据交互机制，使得 Claude 能够安全地应用于各种敏感场景。

简化集成流程

Cognee 简化了 Claude 与外部数据源和服务的集成流程。手动配置 Claude 以连接到外部数据源和服务通常需要复杂的配置和编程，这对于非专业人士来说是一个挑战。Cognee 提供了简化的安装和配置流程，用户可以通过 Smithery 等工具自动安装和配置 Cognee。例如，用户可以使用一行命令 npx -y @smithery/cli install cognee --client claude 自动安装 Cognee 并将其配置为与 Claude 桌面版一起使用。Cognee 还提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。这种简化的集成流程，降低了 Claude 的使用门槛，使得更多的用户能够利用 Claude 的强大功能。

技术实现

Cognee MCP 服务器使用 Python 开发，并依赖于 uv 等工具进行依赖管理和虚拟环境管理。其核心逻辑位于 src/server.py 文件中，该文件定义了 Cognee 的 MCP 服务端点和处理逻辑。Cognee 支持通过标准输入/输出 (stdio) 或 HTTP/SSE 等多种传输机制与客户端进行通信。在配置方面，Cognee 使用 JSON 格式的配置文件来指定 MCP 服务器的地址、端口和环境变量。Cognee 的开发团队还提供了 Dockerfile，方便用户将其部署到容器环境中。