MCP Graphiti

🚀 圖靈區項目簡介

Graphiti 是一款基於 Docker 和 GraphQL 的知識圖譜構建工具。它能從文檔、代碼註釋等多種來源輕鬆提取信息，構建語義網絡。專為開發者打造，可助力他們快速搭建與管理知識圖譜。

🚀 快速開始

克隆項目並配置環境

git clone https://github.com/rawr-ai/mcp-graphiti.git
cd mcp-graphiti
cp .env.example .env   # 複製示例環境文件

⚠️ 重要提示

• 如果 NEO4J_PASSWORD 設置為默認值 'password'，程序將拒絕啟動，除非明確設置 GRAPHITI_ENV=dev 或 GRAPHITI_ENV=development。
• 除開發環境外，請確保為 NEO4J_PASSWORD 配置強密碼。

安裝 CLI 工具

pipx install . --include-deps   # 用戶推薦安裝方式
# 或者對於貢獻者：
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip sync uv.lock && pip install -e .

啟動服務

graphiti compose   # 生成 docker-compose.yml 文件
graphiti up -d     # 後臺啟動服務

創建項目

cd ~/code
graphiti init acme-support-bot   # 在新項目根目錄運行此命令
cd acme-support-bot
# 添加實體 YAML 文件到 ai/graph/entities/ 目錄下

✨ 主要特性

1. 知識圖譜構建：從多種來源提取信息並自動構建語義網絡。
2. GraphQL 查詢支持：通過 GraphQL 接口查詢和檢索知識圖譜數據。
3. 可擴展插件系統：支持自定義插件，方便擴展功能。
4. 可視化界面：提供直觀的圖形化界面用於查看和管理知識圖譜。

📦 安裝指南

克隆項目並配置環境

git clone https://github.com/rawr-ai/mcp-graphiti.git
cd mcp-graphiti
cp .env.example .env   # 複製示例環境文件

安裝 CLI 工具

pipx install . --include-deps   # 用戶推薦安裝方式
# 或者對於貢獻者：
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip sync uv.lock && pip install -e .

啟動服務

graphiti compose   # 生成 docker-compose.yml 文件
graphiti up -d     # 後臺啟動服務

創建項目

cd ~/code
graphiti init acme-support-bot   # 在新項目根目錄運行此命令
cd acme-support-bot
# 添加實體 YAML 文件到 ai/graph/entities/ 目錄下

📚 詳細文檔

項目配置 (mcp-projects.yaml)

mcp-projects.yaml 文件用於定義和管理多個項目的配置，包含以下內容：

1. 項目列表：列出所有需要構建的知識圖譜。
2. 數據源配置：指定每個項目的文檔、代碼註釋等來源。
3. 插件擴展：定義自定義插件的使用方式。

常見問題解答

Q: 如何擴展功能？

A: 通過編寫自定義插件並將其添加到 mcp-projects.yaml 中即可實現功能擴展。

Q: 如何優化性能？

A: 可以通過以下方式優化：

1. 配置合適的緩存策略。
2. 使用高效的存儲後端（如 Redis）。
3. 並行處理數據提取任務。

未來發展計劃

1. 增強插件系統：提供更多內置插件並支持更靈活的擴展方式。
2. 優化性能：提升大規模知識圖譜的構建和查詢效率。
3. 完善文檔：提供更詳細的使用指南和技術文檔，降低學習門檻。

🔧 安全提示

• 確保所有敏感信息（如 API 密鑰、數據庫憑證）不在代碼中明文存儲。
• 定期備份知識圖譜數據，防止意外丟失。

危險區域

• 實驗性功能：某些新功能可能尚未經過充分測試，使用前請謹慎評估風險。
• 數據清理：執行數據清理操作前，請確保已備份重要數據。

如需更多信息，請訪問項目官網或查閱相關技術文檔。