Graphiti MCP Server

🚀 図靈 MCP サーバー 🧠

🌟 強力な知識グラフサーバーで、AIエージェント向けに設計され、Neo4jとModel Context Protocol (MCP) を組み合わせています。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、AIエージェント向けの強力な知識グラフサーバーです。Neo4jとModel Context Protocol (MCP) を組み合わせ、動的な知識グラフ管理やOpenAIモデルとのシームレスな統合を実現します。

✨ 主な機能

• 🔄 Neo4jを使用した動的な知識グラフ管理
• 🤖 OpenAIモデルとのシームレスな統合
• 🔌 MCP（モデルコンテキストプロトコル）サポート
• 🐳 Dockerデプロイ可能
• 🎯 カスタムエンティティ抽出機能
• 🔍 高度な意味検索

📦 インストール

前提条件

• Docker および Docker Compose
• Python 3.10 以上
• OpenAI APIキー

クイックスタート 🚀

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/gifflet/graphiti-mcp-server.git
cd graphiti-mcp-server

2. 環境変数を設定します：

cp .env.sample .env

3. .env ファイルを必要に応じて編集します：

# LLM操作に必要
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4o

4. サービスを起動します：

docker compose up

🔧 技術詳細

Neo4j設定 🗄️

Neo4jのデフォルト設定は以下の通りです：

• ユーザー名：neo4j
• パスワード：demodemo
• URI：bolt://neo4j:7687（Dockerネットワーク内）
• メモリ設定は開発環境向けに最適化されています。

Docker環境変数 🐳

環境変数を直接使用して実行できます：

OPENAI_API_KEY=your_key MODEL_NAME=gpt-4o docker compose up

Cursor IDE統合 🖥️

1. CursorをGraphitiに接続するように設定します：

{
  "mcpServers": {
    "Graphiti": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

2. GraphitiルールをCursorのユーザールールに追加します（graphiti_cursor_rules.md を参照）
3. Cursorでエージェントセッションを開始します

🏗️ アーキテクチャ

サーバーは主に2つの部分で構成されています：

• Neo4jデータベースを使用したグラフ保存
• 図靈MCPサーバーで、APIとLLM操作を担当

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！自由にPull Requestを送信してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Neo4jチーム、優れたグラフデータベースを提供してくれたことに感謝
• OpenAI、強力なLLMモデルを提供してくれたことに感謝
• MCPコミュニティ、プロトコル仕様を提供してくれたことに感謝