Unified MCP Tool Graph

🚀 统一 MCP 工具图数据库：为动态工具检索提供智能层

统一 MCP 工具图数据库 是一个由研究驱动的项目。它致力于从不同的 模型上下文协议（MCP）服务器 收集并结构化工具 API，然后整合到一个中央的 Neo4j 图形数据库 中。这个图形数据库就像一个智能基础架构层，能让 大型语言模型（LLMs） 和 代理 AI 系统 动态地检索完成任何任务最相关的工具，避免因冗余或令人困惑的选择而陷入困境。

单个 MCP 服务器就能连接多个标签开放用例。

🚀 快速开始

git clone https://github.com/your-username/unified-mcp-tool-graph.git
cd unified-mcp-tool-graph
# 项目启动后将提供数据填充管道、架构文档及示例查询

✨ 主要特性

• 创建带嵌入的 GraphDB 用于向量搜索：创建了一个带有嵌入的 GraphDB，用于向量搜索，并按类别对供应商进行分类。目前工具支持数量达到 11066，正式及社区 MCP 服务器数量为 4161。
• 按类别分类供应商：按类别对供应商进行分类（例如：网络搜索、文件系统、社交媒体等）。

📚 详细文档

研究背景

大型语言模型和代理 AI 系统在面对多种工具时，常常会遇到选择困难。传统做法是把大量工具（比如 100 多个）直接展示给模型，期望它能明智地做出选择。但这种方法往往会导致工具混淆、无限循环，以及难以管理的代理工作流程。

解决方案

统一 MCP 工具图数据库 通过以下方式解决上述问题：

• 结构化数据：将工具和供应商按类别整理，方便检索和管理。
• 智能搜索：利用向量嵌入技术实现高效的相似性搜索。
• 模块化设计：支持根据需求动态加载和配置工具。

核心目标

1. 解决工具混淆问题：通过分类和结构化，避免模型因过多工具而不知所措。
2. 防止无限循环：提供清晰的路径和限制，确保代理任务顺利完成。
3. 实现模块化工作流程：支持灵活配置，适应不同场景需求。

优势

• 智能推荐：根据上下文、流行度或成功率推荐最佳工具。
• 可扩展性：支持大规模工具和供应商的管理。
• 灵活性：适用于企业内部工具管理及外部公开服务。

示例用例

1. 自定义企业 AI 助手：仅暴露经过筛选的企业内部工具，确保安全性和合规性。
2. 智能推荐代理：根据任务需求匹配最佳工具组合。
3. 模块化工作流程：支持按需动态加载和配置工具。

未来计划

• 发布图形数据填充脚本
• 提供蓝图架构及 Cypher 查询示例
• 开发工具可视化控制台
• 集成 LangChain DTR 聊天机器人插件
• 发布教程与使用案例

🤝 贡献指南

如果您对智能代理、图形数据库或 LLM 集成充满热情，欢迎加入我们的开发团队！

• 提交功能建议或供应商资源
• 参与代码审查与技术讨论
• 修复已知问题并优化现有功能

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，适用于学术研究、个人用途及商业应用。

🌟 总结

统一 MCP 工具图数据库 为模型提供了结构化、清晰且相关的工具选择，解决了传统方法中的诸多痛点。它不仅能解决工具混淆问题，还能防止无限循环，实现模块化、智能的代理工作流程。

让我们一起从构建一个智能、可搜索且模块化的工具图形开始，共同打造更智能的系统。

👀 关注项目进展

• 星标仓库：关注项目动态
• 参与讨论：加入社区交流
• 贡献代码：支持项目发展

统一 MCP 工具图数据库 正在努力为 AI 系统打造更智能、更高效的工具管理解决方案。