# v1.7.0：知识上下文探索器 — 一次调用，理解任何知识点

[Knowledge Keeper MCP v1.7.0](https://github.com/zsc-glitch/knowledge-keeper-mcp) 发布了！新工具 `knowledge_context` 解决了 AI Agent 的一个核心痛点：**不用多次查询就能理解一个知识点的完整上下文**。

## 问题

当 AI Agent 需要理解知识库中某个主题时，通常需要：

```
1. knowledge_get(id)          → 获取目标
2. knowledge_get_linked(id)   → 获取关联
3. knowledge_search(query)    → 搜索相关
4. 手动综合所有结果
```

**至少 4 次工具调用**，每次都消耗 token 和时间。

## 解决方案：`knowledge_context`

一次调用搞定一切：

```
knowledge_context(id="kp-cp-morwwiaq-bwk5zy", depth="standard")
```

返回目标知识点及其完整的**知识邻域**：

```
📌 机器学习基础 (concept)
   ID: kp-cp-morwwiaq-bwk5zy
   标签: ai, ml, fundamentals
   创建: 2026-04-28

---

📎 关联知识点 (6 个):

1. [decision] 使用 BM25 做关键词搜索
   原因: 共享标签: ai, search | 相关度: 73%
   
2. [concept] 神经网络
   原因: 直接链接 | 相关度: 100%
   
3. [note] TF-IDF 与 BM25 对比
   原因: 共享标签: search | 相关度: 65%

📊 直接链接: 1 | 反向链接: 1 | 共享标签: 3 | 标题相似: 1
```

## 三级深度

| 深度 | 发现内容 | 适用场景 |
|------|---------|---------|
| **quick** | 直接链接 + 反向链接 | 快速查找，"什么和 X 相关？" |
| **standard** | + 共享标签的知识点 | 理解一个主题领域 |
| **deep** | + 标题相似的知识点 (Jaccard ≥ 40%) | 深度探索、研究 |

## 评分机制

每种关联类型有不同的基础分数：

| 关联类型 | 基础分数 | 说明 |
|---------|---------|------|
| 直接链接 | 100% | 显式连接 |
| 反向链接 | 90% | 有人链接到此 |
| 共享标签 | 50-80% | 取决于标签重叠率 |
| 标题相似 | 30-60% | 标题词语 Jaccard 相似度 |

结果按分数排序，最相关的排在前面。

## Token 节省

| 方式 | 工具调用数 | 约 Token 消耗 |
|------|----------|-------------|
| get → get_linked → search → 综合 | 4+ | 2,000-4,000 |
| knowledge_context(standard) | 1 | 800-1,500 |

**节省约 50-60% token**，获得相同的上下文理解。

## 立即体验

```bash
npm install @zsc-glitch/knowledge-keeper-mcp@1.7.0

# 或直接运行
npx @zsc-glitch/knowledge-keeper-mcp
```

**32 个工具**：save, search, 语义搜索, BM25, 混合 RRF, get, update, delete, tags, 版本历史, 复习, 链接, 知识图谱 (构建/查询/可视化), 导入导出, 批量操作, 同步, 合并, 分析 (3个), 云同步 (Pro), 最近, 重复检测, 以及全新的 **上下文探索**。

- [npm](https://npm.im/@zsc-glitch/knowledge-keeper-mcp)
- [GitHub](https://github.com/zsc-glitch/knowledge-keeper-mcp)
- [落地页](https://zsc-glitch.github.io/knowledge-keeper-mcp/)

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