Integrace Memgraph MCP Serveru

K čemu slouží „Memgraph“ MCP Server?

Memgraph MCP Server je lehká implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená jako most mezi Memgraph – grafovou databází – a velkými jazykovými modely (LLM). Tím, že zpřístupňuje data, schéma a dotazovací možnosti Memgraphu jako MCP zdroje a nástroje, umožňuje tento server AI asistentům pracovat s grafovými daty v reálném čase. Vývojáři jej mohou využít ke spouštění databázových dotazů, získávání informací o schématu a usnadnění AI workflow vyžadujících přístup ke spojeným datům uloženým v Memgraphu. Tato integrace zjednodušuje tvorbu inteligentních agentů a aplikací využívajících znalosti z grafových dat a standardizuje úkoly, jako je dotazování, průzkum dat a objevování schématu v ekosystémech LLM.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• get_schema()
  Získá informace o schématu Memgraphu. Tento zdroj umožňuje AI klientům porozumět struktuře a typům dat v Memgraphu, což je nezbytné pro generování přesných dotazů a odpovědí. (Vyžaduje spuštění Memgraphu s parametrem --schema-info-enabled=True.)

Seznam nástrojů

• run_query()
  Spustí Cypher dotaz na databázi Memgraph. Tento nástroj umožňuje LLM a AI agentům přímou interakci s grafovou databází a umožňuje dynamické získávání, analýzy a manipulaci s daty v rámci AI workflow.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Chat s databází
  Uživatelé mohou konverzačně komunikovat s databází Memgraph, využívat LLM k sestavení, spuštění a interpretaci Cypher dotazů pro průzkum a analýzu grafových dat.

• Objevování schématu
  AI agenti mohou automatizovaně získat a pochopit strukturu databáze Memgraph, což zjednodušuje tvorbu platných dotazů a integraci s novými či měnícími se datovými modely.

• Správa databáze
  Vývojáři mohou využít LLM pro správu a dotazování grafových dat, čímž zjednodušují administrativní či analytické úlohy bez hluboké znalosti Cypheru.

• Integrace do AI workflow
  Server lze zařadit do AI aplikací nebo platforem (například Claude) a zajistit tak přístup k grafové databázi v reálném čase v rámci širších inteligentních workflow.

Jak nastavit

Windsurf

Pro Windsurf nejsou k dispozici žádné návody k nastavení.

Claude

1. Nainstalujte Claude pro Desktop.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Claude:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Přidejte položku Memgraph MCP Server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mpc-memgraph": {
         "command": "/absolute/path/to/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-memgraph",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že se v Claude zobrazují nástroje a zdroje Memgraphu.

Poznámka: Použijte absolutní cestu k souboru uv. Zjistíte ji pomocí which uv (MacOS/Linux) nebo where uv (Windows).

Cursor

Pro Cursor nejsou k dispozici žádné návody k nastavení.

Cline

Pro Cline nejsou k dispozici žádné návody k nastavení.

Zabezpečení API klíčů

V dostupné dokumentaci není zmínka o zabezpečení API klíčů ani o použití proměnných prostředí.

Jak používat tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro začlenění MCP serverů do workflow ve FlowHunt přidejte do svého toku MCP komponentu a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu a otevřete konfigurační panel. V systémové konfiguraci MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "memgraph": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je konfigurace hotová, AI agent může tento MCP používat jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím. Nezapomeňte změnit “memgraph” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho serveru.

Přehled

Podpora roots: Není specifikováno
Podpora sampling: Není specifikováno

Mezi dostupným nastavením, jasným popisem nástrojů/zdrojů a absencí promptů, roots a sampling referencí je Memgraph MCP Server poměrně základní, ale funkční. Body získává za přehlednost a open source, ale postrádá pokročilé MCP vlastnosti.

Náš názor

Na základě dvou tabulek hodnotíme Memgraph MCP Server 5/10. Nabízí základní, ale dobře zdokumentovanou MCP integraci pro Memgraph s funkčními nástroji a zdroji, ale chybí mu šablony promptů, pokročilé funkce (roots, sampling) a širší multi-platformní návody k nastavení.

MCP skóre