Graphiti MCP Server

🚀 圖靈 MCP 服務器 🧠

這是一個強大的知識圖譜服務器，專為 AI 代理設計。它結合了 Neo4j 和 Model Context Protocol (MCP)，能實現動態知識圖譜管理、與 OpenAI 模型無縫集成等功能，為 AI 應用提供有力支持。

🚀 快速開始

本服務器是一個強大的知識圖譜服務器，專為 AI 代理設計，結合了 Neo4j 和 Model Context Protocol (MCP)。以下是快速使用的步驟：

1. 克隆倉庫：

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

2. 設置環境變量：

cp .env.sample .env

3. 根據需要編輯 .env 文件：

# 對於 LLM 操作所需
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4o

4. 啟動服務：

docker compose up

✨ 主要特性

• 🔄 動態知識圖譜管理，使用 Neo4j
• 🤖 與 OpenAI 模型無縫集成
• 🔌 MCP（模型上下文協議）支持
• 🐳 Docker 部署就緒
• 🎯 自定義實體提取功能
• 🔍 高級語義搜索

📦 安裝指南

前置條件

• Docker 及 Docker Compose
• Python 3.10 或更高版本
• OpenAI API 密鑰

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

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

2. 設置環境變量：

cp .env.sample .env

3. 根據需要編輯 .env 文件：

# 對於 LLM 操作所需
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4o

4. 啟動服務：

docker compose up

🔧 技術細節

配置

Neo4j 設置 🗄️

Neo4j 的默認配置如下：

• 用戶名：neo4j
• 密碼：demodemo
• URI：bolt://neo4j:7687（Docker 網絡內）
• 內存設置針對開發環境優化

Docker 環境變量 🐳

可以直接使用環境變量運行：

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

集成

Cursor IDE 集成 🖥️

1. 配置 Cursor 連接至 Graphiti：

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

2. 將 Graphiti 規則添加到 Cursor 的用戶規則中（參見 graphiti_cursor_rules.md）
3. 在 Cursor 中啟動一個代理會話

架構

服務器主要包含兩個部分：

• 使用 Neo4j 數據庫進行圖譜存儲
• 圖靈 MCP 服務器，負責 API 和 LLM 操作

🤝 貢獻

歡迎貢獻！請隨意提交 Pull Request。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 詳情參見 LICENSE 文件。

🙏 致謝

• Neo4j 團隊，感謝傑出的圖數據庫
• OpenAI，感謝強大的 LLM 模型
• MCP 社區，感謝協議規範