MCP Memgraph

🚀 Memgraph MCP 服務器

Memgraph MCP 服務器是輕量級的 Model Context Protocol (MCP) 服務器實現，旨在將 Memgraph 連接至大型語言模型（LLMs），為用戶在圖數據庫與大模型之間搭建起高效的溝通橋樑。

🚀 快速開始

📹 Memgraph MCP 服務器快速入門視頻

運行 Memgraph MCP 服務器

1. 安裝 uv 並創建 venv 環境，執行命令 uv venv。接著使用 .venv\Scripts\activate 激活虛擬環境。
2. 安裝依賴項，執行命令：uv add "mcp[cli]" httpx
3. 運行 Memgraph MCP 服務器，執行命令：uv run server.py。

運行 MCP 客戶端

1. 安裝 Claude Desktop。
2. 將 Memgraph 服務器添加到 Claude 配置中：
   • MacOS/Linux：

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

- **Windows**：

code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

配置示例如下：

{
    "mcpServers": {
      "mpc-memgraph": {
        "command": "/Users/katelatte/.local/bin/uv",
        "args": [
            "--directory",
            "/Users/katelatte/projects/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
        ]
     }
   }
}

⚠️ 重要提示

你可能需要提供 uv 可執行文件的完整路徑（在命令字段中）。可以通過運行 which uv（MacOS/Linux）或 where uv（Windows）來獲取。確保傳遞 Memgraph 服務器的絕對路徑。

與數據庫對話

1. 運行 Memgraph MAGE，執行命令：

docker run -p 7687:7687 memgraph/memgraph-mage --schema-info-enabled=True

配置參數 --schema-info-enabled 設置為 True，以允許 LLM 執行 SHOW SCHEMA INFO 查詢。 2. 打開 Claude Desktop 並查看 Memgraph 工具和資源，然後就可以嘗試使用它啦！（你可以從 Memgraph Lab 數據集加載示例數據）

🔧 工具

run_query()

此工具可用於運行針對 Memgraph 的 Cypher 查詢。

🗃️ 資源

get_schema()

該資源可用於獲取 Memgraph 的架構信息（前提條件：--schema-info-enabled=True）。

🗺️ 路線圖

Memgraph MCP 服務器目前還處於起步階段。我們正在積極開發其功能，致力於讓 Memgraph 更易於集成到現代 AI 工作流程中。在不久的將來，我們將發佈 TypeScript 版本的服務器，以更好地支持基於 JavaScript 的環境。此外，我們計劃將此項目遷移到我們的核心 AI 工具包 倉庫中，在該倉庫中，它將與 LangChain、LlamaIndex 和 MCP 等其他工具和集成一起，為用戶提供統一的開源工具包，使構建以 Memgraph 為核心的圖驅動應用程序和智能代理變得更加無縫。