AI-agent til Neo4j-integration
Integrer ubesværet din Neo4j-grafdatabase med Claude Desktop, så du får naturligt sprog-baserede grafoperationer. Udfør nemt Cypher-forespørgsler, opret noder og relationer, og administrer dine data med konversationsbaseret AI. Lås op for avancerede enterprise-graf-funktioner og effektiviser dit workflow med sikker, skalerbar og intuitiv databaseadministration.
Naturligt Sprog Grafdatabaseoperationer
Giv dine teams mulighed for at interagere med Neo4j-grafdatabasen ved hjælp af simple, naturlige sprogkommandoer. Integration understøtter udførelse af Cypher-forespørgsler, oprettelse af noder og opbygning af relationer – alt sammen via konversationsbaseret AI i Claude Desktop. Forøg produktiviteten ved at fjerne kompleks forespørgselssyntaks og fokusere på forretningsresultater.
- Konversationsbaseret AI.
- Interager med din Neo4j-database med dagligdags sprog, så databaseadministration bliver tilgængelig for ikke-tekniske brugere.
- Cypher-forespørgselsudførelse.
- Udfør nemt alle typer Cypher-forespørgsler — læs, opret, opdater, slet — direkte gennem AI-agenten.
- Sikre operationer.
- Understøtter parameteriserede forespørgsler for at forhindre injection-angreb og sikrer, at dine data er beskyttet under alle operationer.
- Enterprise databaseunderstøttelse.
- Forbind til specifikke databaser i Neo4j Enterprise Edition for detaljeret kontrol og multi-database-workflows.
Fleksibel Node- og Relationsstyring
Opret, opdater og relater dataenheder i din Neo4j-graf nemt. Angiv brugerdefinerede nodelabels, egenskaber og relationstyper – alt sammen med intuitive, naturlige sprog-prompter. Integration sikrer problemfri datastrukturering, så din grafdatabase optimeres til analyse og business intelligence.
- Nodeoprettelse.
- Tilføj nye noder med specifikke labels og egenskaber, der understøtter alle Neo4j-datatyper for maksimal fleksibilitet.
- Relationsstyring.
- Opret og administrer komplekse relationer mellem noder, definer typer, retninger og brugerdefinerede egenskaber.
- Strukturerede resultater.
- Modtag forespørgsels- og oprettelsesresultater i et struktureret format, klar til integration i rapporter eller analyse-pipelines.
Enterprise-konfiguration & Workflow-automatisering
Tilpas din Neo4j-integration til enterprise-miljøer med robust understøttelse af miljøvariabler, multi-database målretning og nem udrulning via npx eller Smithery. Automatiser tests og udviklingsflows for at sikre pålidelighed og skalerbarhed til forretningskritiske applikationer.
- Enterprise-konfiguration.
- Opsæt forbindelser til specifikke databaser, konfigurer autentificering og tilpas miljøet til din organisations behov.
- Hurtig udrulning.
- Udrul øjeblikkeligt med npx eller Smithery CLI for nem onboarding og udvikling.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Neo4j MCP-integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Neo4j MCP-integrationen:
- execute_query
Udfør Cypher-forespørgsler på Neo4j-databasen, understøtter alle forespørgselstyper og returnerer strukturerede resultater.
- create_node
Opret en ny node i grafdatabasen med angivne labels og egenskaber og få den oprettede node retur.
- create_relationship
Opret en relation mellem to eksisterende noder med defineret type, retning og egenskaber.
Integrer Neo4j med Claude Desktop uden besvær
Oplev problemfri, naturlig sprog-interaktion med din Neo4j-grafdatabase. Book en personlig demo eller start din gratis prøveperiode for at låse op for avancerede grafoperationer med MCP Neo4j Server.
Hvad er Neo4j MCP Server
Neo4j MCP Server er et sæt open source-servere og værktøjer bygget til at integrere Model Context Protocol (MCP) med Neo4j, den førende grafdatabase. Introduceret af Anthropic standardiserer Model Context Protocol (MCP) interaktioner mellem store sprogmodeller (LLMs) og eksterne tjenester, API'er og databaser – hvilket muliggør problemfri, kontekstuel værktøjsbrug af AI-agenter og applikationer. Neo4j MCP Servers gør det muligt for LLMs og udviklerværktøjer at interagere direkte med Neo4j-databaser til forespørgsler, knowledge graph-administration, datamodellering og kontrol af cloud database-infrastruktur – alt sammen gennem MCP-standarden. Disse servere inkluderer specialiserede implementeringer til Cypher-forespørgselsudførelse, knowledge graph-hukommelse, visuel datamodellering og Neo4j Aura cloud-instansstyring. Understøttet af store cloud- og AI-udbydere, og med støtte fra frameworks som LangChain, CrewAI og IDE'er som VS Code, bygger Neo4j MCP Server bro mellem avancerede AI-agenter og rige, virkelige grafer.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med Neo4j MCP Server
Neo4j MCP Server muliggør problemfri AI-drevet og programmatisk interaktion med Neo4j-databaser via Model Context Protocol. Dets serversuite bringer kontekstuel dataadgang, grafmodellering og infrastrukturstyring direkte til LLMs, agenter og udviklerværktøjer.
- Forespørg på grafdata
- Brug LLMs eller agent-frameworks til at generere og udføre Cypher-forespørgsler, hente subgrafer og udtrække databaseskemaer fra Neo4j.
- Administrer knowledge graph-hukommelse
- Gem, opdater og søg hukommelsesenheder og relationer som en knowledge graph, der understøtter langvarig AI-hukommelse og kontekst.
- Datamodellering & visualisering
- Definér, valider og visualisér grafdatamodeller, inkl. interaktiv skemadesign og import/eksport med værktøjer som Arrows.
- Cloud database-administration
- Start, pause, genoptag eller slet Neo4j Aura cloud-instanser, administrer lejere og projekter, og automatiser infrastruktur-opgaver direkte fra din IDE.
- Sikker, tovejset integration
- Muliggør sikre, vedvarende og kontekstuelle forbindelser mellem AI-agenter, udviklerværktøjer og Neo4j-databaser ved hjælp af standardiseret MCP-protokol.
Hvad er Neo4j MCP Server
AI-agenter kan udnytte Neo4j MCP Server til at tilgå, ændre og visualisere komplekse grafdata i realtid, administrere langtidshukommelse som knowledge graphs, automatisere cloud database-operationer og integrere problemfrit med det bredere AI-økosystem. Med standardiserede MCP-grænseflader får agenter kontekstuel adgang til data, værktøjer og infrastruktur, hvilket accelererer udvikling, forbedrer AI-reasoning og muliggør avancerede anvendelser som multimodal retrieval, dynamisk skemagenerering og automatiseret dataindsigt.