MCP Neo4j Graphrag

🚀 Neo4j GraphRAG MCP Server

GraphRAGアプリケーション向けに、ベクター検索、全文検索、および検索強化CypherクエリをNeo4jに追加するMCPサーバーです。

参考元: Neo4j Labs mcp-neo4j-cypherサーバー。このサーバーは、ベクター検索、全文検索、および検索とグラフトラバーサルを組み合わせる革新的なsearch_cypher_queryツールを追加しています。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、大規模言語モデル（LLM）は以下のことができます。

• 🔍 意味的な類似性を使用してNeo4jのベクターインデックスを検索します。
• 📝 Lucene構文を使用して全文インデックスを検索します。
• ⚡ search_cypher_queryを介して検索とCypherクエリを組み合わせます。
• 🕸️ 読み取り専用のCypherクエリを実行します。

LiteLLMをベースに構築されており、複数のプロバイダー（OpenAI、Azure、Bedrock、Cohereなど）の埋め込みをサポートしています。

関連情報: 公式のNeo4j MCPサーバーについては、neo4j/mcpを参照してください。Neo4j LabsのMCPサーバー（Cypher、Memory、Data Modeling）については、neo4j-contrib/mcp-neo4jを参照してください。

📦 インストール

ステップ1: リポジトリをダウンロードする

git clone https://github.com/guerinjeanmarc/mcp-neo4j-graphrag.git
cd mcp-neo4j-graphrag

ステップ2: MCPクライアントを設定する

Claude Desktop

設定ファイルを編集します。

• macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

このサーバーの設定を追加します（リポジトリをクローンしたパスを更新してください）。

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-graphrag": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-neo4j-graphrag",
        "run",
        "mcp-neo4j-graphrag"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "neo4j+s://demo.neo4jlabs.com",
        "NEO4J_USERNAME": "recommendations",
        "NEO4J_PASSWORD": "recommendations",
        "NEO4J_DATABASE": "recommendations",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "EMBEDDING_MODEL": "text-embedding-ada-002"
      }
    }
  }
}

Cursor

プロジェクトまたはグローバル設定の.cursor/mcp.jsonを編集します。上記と同じ設定を使用します。

ステップ3: 設定を再読み込みする

• Claude Desktop: アプリケーションを終了して再起動します。
• Cursor: ウィンドウを再読み込みします（Cmd/Ctrl + Shift + P → "Reload Window"）。

💻 使用例

get_neo4j_schema_and_indexes

グラフスキーマ、ベクターインデックス、および全文インデックスを発見します。

💡 エージェントは、他のツールを使用する前に、最初にこのツールを自動的に呼び出して、データベースのスキーマとインデックスを理解する必要があります。

使用例:

"データベースに何が入っていますか？"

vector_search

埋め込みを使用した意味的な類似性検索です。

パラメータ: text_query, vector_index, top_k, return_properties

使用例:

"人工知能に関する映画はどれですか？"

fulltext_search

Lucene構文（AND、OR、ワイルドカード、ファジー）を使用したキーワード検索です。

パラメータ: text_query, fulltext_index, top_k, return_properties

使用例:

"Tomという名前の人を探す"

read_neo4j_cypher

読み取り専用のCypherクエリを実行します。

パラメータ: query, params

使用例:

"すべてのジャンルと、それぞれのジャンルに含まれる映画の数を表示してください"

search_cypher_query

ベクター/全文検索とCypherクエリを組み合わせます。$vector_embeddingと$fulltext_textのプレースホルダーを使用します。

パラメータ: cypher_query, vector_query, fulltext_query, params

使用例:

"1つのクエリで、'タイムトラベルアドベンチャー'に関する映画の監督とジャンルは何ですか？"

📚 ドキュメント

環境変数

埋め込みプロバイダー

EMBEDDING_MODELと対応するAPIキーを設定します。

🔧 技術詳細

詳細については、docs/ADVANCED.mdを参照してください。

• Neo4j Labsのmcp-neo4j-cypherサーバーとの比較
• 本番環境での機能（出力のサニタイズ、トークン制限）
• 詳細なツールドキュメント

📄 ライセンス

MITライセンス