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Knowledge Connect — Discover Document Relationships & Build Knowledge Networks

知识关联工具 —— 挖掘文档关系 & 构建知识网络

Help the user discover hidden connections between their documents, find related content, and build a knowledge network with bidirectional links across their personal Yuque knowledge base.

帮助用户挖掘其文档之间的隐藏关联，找到相关内容，在个人Yuque知识库中通过双向链接构建知识网络。

When to Use

适用场景

User wants to find documents related to a specific topic
User says "有哪些相关文档", "find related docs", "帮我建立知识关联"
User wants to build a knowledge map or graph for a topic
User says "这个主题还有哪些相关的", "帮我串联一下知识", "构建知识图谱"

用户想要查找与特定主题相关的文档
用户说 "有哪些相关文档", "find related docs", "帮我建立知识关联"
用户想要为某个主题构建知识地图或图谱
用户说 "这个主题还有哪些相关的", "帮我串联一下知识", "构建知识图谱"

Required MCP Tools

所需MCP工具

All tools are from the

yuque-mcp

server:

```
yuque_search
```
— Search for related documents by keyword
```
yuque_get_doc
```
— Read document content to analyze connections
```
yuque_list_repos
```
— List personal repos to scan
```
yuque_list_docs
```
— List documents in repos for broader discovery
```
yuque_update_doc
```
— Add cross-reference links to documents
```
yuque_create_doc
```
— Create knowledge map documents

所有工具都来自

yuque-mcp

服务器：

```
yuque_search
```
— 按关键词搜索相关文档
```
yuque_get_doc
```
— 读取文档内容以分析关联
```
yuque_list_repos
```
— 列出个人知识库供扫描
```
yuque_list_docs
```
— 列出知识库中的文档以扩大发现范围
```
yuque_update_doc
```
— 为文档添加交叉引用链接
```
yuque_create_doc
```
— 创建知识地图文档

Workflow

工作流

Step 1: Identify the Starting Point

步骤1：确定起始点

The user may provide:

A specific document to find connections for
A topic or keyword to explore
A request to map an entire knowledge area

If starting from a document:

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

Extract key concepts, terms, and themes from the document.

用户可能提供：

需要查找关联的特定文档
想要探索的主题或关键词
为整个知识领域绘制图谱的需求

如果从某份文档开始：

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

从文档中提取核心概念、术语和主题。

Step 2: Discover Related Documents

步骤2：挖掘关联文档

Search for related content using extracted keywords:

Tool: yuque_search
Parameters:
  query: "<keyword 1>"
  type: "doc"

Repeat with different keywords to cast a wider net. Use:

Direct topic keywords
Synonyms and related terms
Key people or project names mentioned
Technical terms and concepts

Also scan repos for broader discovery:

Tool: yuque_list_docs
Parameters:
  namespace: "<repo_namespace>"

使用提取的关键词搜索相关内容：

Tool: yuque_search
Parameters:
  query: "<keyword 1>"
  type: "doc"

使用不同关键词重复搜索以扩大覆盖范围，可使用：

直接的主题关键词
同义词和相关术语
提到的核心人物或项目名称
技术术语和概念

同时也可以扫描知识库扩大发现范围：

Tool: yuque_list_docs
Parameters:
  namespace: "<repo_namespace>"

Step 3: Read and Analyze Connections

步骤3：读取并分析关联关系

For each potentially related document (top 5-10):

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

Analyze the relationship type:

Relationship	Description	Example
🔗 直接相关	Same topic, different angle	两篇都讲微服务架构
🧩 互补	Fills gaps in each other	一篇讲设计，一篇讲实现
📚 前置/后续	Sequential knowledge	入门篇 → 进阶篇
🔀 交叉引用	Shared concepts across topics	都提到了 Redis 缓存策略
⚡ 矛盾/对比	Conflicting viewpoints	两篇对同一问题有不同方案

对每一份潜在的关联文档（前5-10份）：

Tool: yuque_get_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"

分析关联类型：

Relationship	Description	Example
🔗 直接相关	Same topic, different angle	两篇都讲微服务架构
🧩 互补	Fills gaps in each other	一篇讲设计，一篇讲实现
📚 前置/后续	Sequential knowledge	入门篇 → 进阶篇
🔀 交叉引用	Shared concepts across topics	都提到了 Redis 缓存策略
⚡ 矛盾/对比	Conflicting viewpoints	两篇对同一问题有不同方案

Step 4: Build the Knowledge Map

步骤4：构建知识图谱

Present the discovered connections:

markdown

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展示挖掘到的关联关系：

markdown

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🗺️ 知识关联图：[主题/文档标题]

基于「[起始文档]」发现的知识网络扫描范围：X 个知识库，XX 篇文档生成时间：YYYY-MM-DD

🎯 中心节点

起始文档标题

知识库：[库名]
核心概念：[概念1]、[概念2]、[概念3]

起始文档标题

知识库：[库名]
核心概念：[概念1]、[概念2]、[概念3]

🔗 关联文档

直接相关

文档	知识库	关联类型	关联说明
标题	[库名]	🔗 直接相关	[为什么相关]
标题	[库名]	🧩 互补	[互补点说明]

文档	知识库	关联类型	关联说明
标题	[库名]	🔗 直接相关	[为什么相关]
标题	[库名]	🧩 互补	[互补点说明]

延伸阅读

文档	知识库	关联类型	关联说明
标题	[库名]	📚 前置知识	[说明]
标题	[库名]	🔀 交叉引用	[共同概念]

文档	知识库	关联类型	关联说明
标题	[库名]	📚 前置知识	[说明]
标题	[库名]	🔀 交叉引用	[共同概念]

🧠 知识网络

[中心文档]
├── 🔗 [直接相关文档 1]
│   └── 🔀 [交叉引用文档 A]
├── 🧩 [互补文档 2]
├── 📚 [前置文档 3]
│   └── 📚 [更前置文档 B]
└── ⚡ [对比文档 4]

[中心文档]
├── 🔗 [直接相关文档 1]
│   └── 🔀 [交叉引用文档 A]
├── 🧩 [互补文档 2]
├── 📚 [前置文档 3]
│   └── 📚 [更前置文档 B]
└── ⚡ [对比文档 4]

💡 发现与建议

知识聚类：[发现的知识聚类模式]
知识缺口：[发现缺少的关联文档或主题]
建议行动：
1. [建议创建的文档或补充的内容]
2. [建议建立的新关联]

本知识图谱由 AI 助手自动生成，关联关系基于内容分析。

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知识聚类：[发现的知识聚类模式]
知识缺口：[发现缺少的关联文档或主题]
建议行动：
1. [建议创建的文档或补充的内容]
2. [建议建立的新关联]

本知识图谱由 AI 助手自动生成，关联关系基于内容分析。

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Step 5: (Optional) Add Cross-References

步骤5：（可选）添加交叉引用

If the user agrees, add "相关文档" sections to the connected documents:

Tool: yuque_update_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"
  body: "<original content>\n\n---\n\n## 🔗 相关文档\n\n- [相关文档 1](链接) — [关联说明]\n- [相关文档 2](链接) — [关联说明]\n"

Ask before modifying any existing document:

"要在这些文档中添加相互引用链接吗？"

如果用户同意，为关联的文档添加「相关文档」模块：

Tool: yuque_update_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  doc_id: "<slug>"
  body: "<original content>\n\n---\n\n## 🔗 相关文档\n\n- [相关文档 1](链接) — [关联说明]\n- [相关文档 2](链接) — [关联说明]\n"

修改任何现有文档前都要询问用户：

"要在这些文档中添加相互引用链接吗？"

Step 6: (Optional) Save Knowledge Map

步骤6：（可选）保存知识图谱

Tool: yuque_create_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  title: "🗺️ 知识图谱：[主题]"
  body: "<knowledge map content>"
  format: "markdown"

Tool: yuque_create_doc
Parameters:
  repo_id: "<namespace>"
  title: "🗺️ 知识图谱：[主题]"
  body: "<knowledge map content>"
  format: "markdown"

Step 7: Confirm

步骤7：确认结果

markdown

✅ 知识关联分析完成！

🗺️ **发现 X 篇相关文档，建立了 X 个关联**

markdown

✅ 知识关联分析完成！

🗺️ **发现 X 篇相关文档，建立了 X 个关联**

关联概览

🔗 直接相关：X 篇
🧩 互补文档：X 篇
📚 前置/后续：X 篇
🔀 交叉引用：X 篇

💡 建议：[最重要的一条建议]

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🔗 直接相关：X 篇
🧩 互补文档：X 篇
📚 前置/后续：X 篇
🔀 交叉引用：X 篇

💡 建议：[最重要的一条建议]

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Guidelines

使用指南

Start broad, then narrow — search with multiple keywords to find unexpected connections
Quality over quantity — 5 strong connections are better than 20 weak ones
Explain why documents are related, not just that they are
Always ask before modifying existing documents (adding cross-references)
The knowledge map should be actionable — include specific suggestions for strengthening the knowledge network
Identify knowledge gaps — what's missing is as valuable as what's connected
For large knowledge bases, focus on one topic area at a time
Default language is Chinese

先广撒网再收窄——用多个关键词搜索以发现意料之外的关联
质量优先于数量——5个强关联胜过20个弱关联
要解释文档为什么相关，而不只是说明它们相关
修改现有文档（添加交叉引用）前务必征得用户同意
知识地图应当具备可操作性——包含强化知识网络的具体建议
识别知识缺口——缺失的内容和已有的关联同样有价值
对于大型知识库，每次聚焦一个主题领域
默认语言为中文

Error Handling

错误处理

Situation	Action
`yuque_search` returns few results	Broaden keywords; try synonyms and related terms
Starting document has no clear connections	Suggest the document may be on a new topic; offer to search broader
Too many connections found (>15)	Prioritize by relevance strength; group into clusters
`yuque_update_doc` fails when adding links	Skip that document; note it in the report
User's knowledge base is very small	Acknowledge limited scope; suggest topics to write about to build the network

场景	处理方式
`yuque_search` 返回结果很少	扩大关键词范围；尝试同义词和相关术语
起始文档没有明确的关联	告知用户这份文档可能属于新主题；提供更广范围的搜索服务
发现的关联过多（>15个）	按关联强度优先级排序；按聚类分组
添加链接时 `yuque_update_doc` 调用失败	跳过该文档；在报告中注明该情况
用户的知识库规模很小	说明扫描范围有限；建议用户补充相关主题的内容以完善知识网络