MCP Neo4j Memory Server
什麼是MCP Neo4j知識圖譜記憶服務器?
這是一個為AI助手設計的記憶存儲系統,使用Neo4j圖數據庫來存儲和檢索結構化的知識信息。它能幫助AI記住用戶信息、項目細節和各種關係,使對話更加個性化和連貫。如何使用這個記憶服務器?
通過簡單的配置和指令,AI助手可以自動存儲和檢索各種信息。系統支持用戶信息管理、項目知識圖譜和關係網絡。適用場景
適用於需要長期記憶的AI對話系統、項目管理助手、個性化推薦系統等場景。特別適合需要處理複雜關係和結構化數據的應用。主要功能
用戶記憶管理自動存儲和檢索用戶身份信息、行為特徵、偏好設置等
項目知識圖譜為每個項目創建獨立的知識圖譜,存儲文件、類、函數等元素及其關係
模糊搜索結合Neo4j和Fuse.js實現靈活的知識檢索,支持部分匹配和相關性排序
多數據庫支持可以為不同項目切換不同的數據庫,保持知識隔離
優勢與侷限性
優勢
圖數據庫天然適合存儲複雜關係數據
查詢性能優異,特別擅長關係遍歷
支持大規模知識圖譜
強大的可視化能力
靈活的模糊搜索功能
侷限性
需要額外安裝Neo4j數據庫
對簡單鍵值存儲場景可能過度設計
初始學習曲線略高
如何使用
安裝
通過npm安裝或手動配置服務器
配置Neo4j連接
設置數據庫連接參數
在AI提示中使用
在系統提示中加入記憶檢索和更新指令
項目管理
為每個項目創建獨立數據庫
使用案例
用戶畫像構建AI在對話中自動收集用戶信息並構建完整畫像
項目知識管理在開發項目中存儲和檢索代碼結構信息
關係網絡分析追蹤用戶提及的人物關係
常見問題
必須使用Neo4j數據庫嗎?
如何重置記憶數據?
支持多少級的關係查詢?
性能如何?能處理多少數據量?
相關資源
Neo4j官方文檔
Neo4j圖數據庫的官方文檔
MCP協議說明
項目代碼庫和詳細說明
知識圖譜設計指南
如何設計有效的知識圖譜結構
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