logo
AgentLed

KG API

Consulte entidades, recorra relaciones e ingiera datos en Knowledge Graph a través de herramientas MCP y puntos finales REST.

MCP Tools

La forma principal de interactuar con Knowledge Graph es a través de las herramientas MCP, disponibles desde cualquier cliente conectado.

query_kg_edges

Consulta los bordes de la relación en el gráfico. Filtre por entidad de origen, entidad de destino, tipo de borde o metadatos.

// Lead scoring — query all SCORED edges for a lead
{
  "source_name": "Jane Smith",
  "edge_type": "SCORED",
  "limit": 50
}

// Investor matching — query all SCORED edges for a startup
{
  "source_name": "Acme Corp",
  "edge_type": "SCORED",
  "limit": 50
}

// Any use case — query all edges between two entities
{
  "source_name": "Jane Smith",
  "target_name": "Q2 Outreach Campaign",
  "limit": 10
}

get_scoring_history

Recupere el historial de puntuación completo de una entidad en todas las ejecuciones del flujo de trabajo.

// Lead scoring — history for a contact
{
  "entity_name": "Jane Smith",
  "edge_types": ["SCORED", "APPROVED", "REJECTED"]
}

// Investor matching — history for a startup
{
  "entity_name": "Acme Corp",
  "edge_types": ["SCORED", "PROCEED_TO_IC", "HOLD"]
}

Devuelve puntuaciones con marca de tiempo y justificación, lo que permite el análisis y la calibración de tendencias.

get_knowledge_rows

Obtener filas de una lista de conocimientos. Las listas son conjuntos de datos estructurados (tipo CSV) almacenados en el espacio de trabajo.

// Lead scoring — fetch the leads list
{
  "list_key": "leads",
  "limit": 100,
  "offset": 0
}

// Investor matching — fetch the portfolio companies list
{
  "list_key": "portfolio-companies",
  "limit": 100,
  "offset": 0
}

get_knowledge_text

Recuperar contenido de texto de una entrada de conocimiento. Útil para documentos, notas y datos no estructurados.

// Lead scoring — fetch the ICP definition
{
  "key": "icp-definition"
}

// Investor matching — fetch the investment thesis
{
  "key": "investment-thesis"
}

Puntos finales de ingesta

Inserte datos en el Knowledge Graph desde sistemas externos. Todos los puntos finales aceptan cargas útiles JSON.

Punto finalObjetivo
/ingerir/históricoImportación por lotes de entidades históricas (empresas, contactos, negocios)
/ingesta/knowledge-dataSincronizar filas de la lista de conocimientos del espacio de trabajo para graficar entidades
/ingerir/conocimientoAlmacenar información generada por AI vinculada a entidades
/ingesta/execution-knowledge-linkVincular los resultados de la ejecución a nodos de conocimiento con bordes marcados

Dentro de AI Steps

Los pasos AI en los flujos de trabajo reciben automáticamente cuatro herramientas KG. No se necesita configuración: las herramientas se inyectan en función de la conexión Knowledge Graph del espacio de trabajo.

// Lead scoring — AI step reads prior decisions before scoring
kg_search("leads qualified in the last 30 days from SaaS companies")
kg_traverse("Jane Smith", "APPROVED")
kg_nodes("lead")
kg_write({
  insight: "Leads from LinkedIn outreach convert at 2x vs inbound form",
  entity: "Q2 Outreach Campaign",
  category: "conversion_pattern"
})

// Investor matching — AI step reads thesis and prior outcomes
kg_search("startups that proceeded to IC in healthtech in 2025")
kg_traverse("Acme Corp", "PROCEED_TO_IC")
kg_nodes("startup")
kg_write({
  insight: "Regulatory approval status was the deciding factor for 3 of last 5 IC approvals",
  entity: "Investment Thesis",
  category: "decision_pattern"
})

Cuando Knowledge Graph no está disponible, las herramientas devuelven resultados vacíos en lugar de errores, por lo que los flujos de trabajo se degradan sin problemas.

Próximos pasos