Memgraph MCP-Server-Integration

Was macht der “Memgraph” MCP-Server?

Der Memgraph MCP-Server ist eine schlanke Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die dazu dient, die Lücke zwischen Memgraph, einer Graphdatenbank, und großen Sprachmodellen (LLMs) zu schließen. Indem Memgraphs Daten, Schemata und Abfragefunktionen als MCP-Ressourcen und -Tools bereitgestellt werden, ermöglicht dieser Server KI-Assistenten die Interaktion mit Graphdaten in Echtzeit. Entwickler können damit Datenbankabfragen ausführen, Schema-Informationen extrahieren und KI-gesteuerte Workflows ermöglichen, die Zugriff auf die in Memgraph gespeicherten, verbundenen Daten benötigen. Diese Integration vereinfacht die Entwicklung intelligenter Agenten und Anwendungen, die graphbasierte Einblicke nutzen, und macht Aufgaben wie Abfragen, Datenexploration und Schema-Erkennung im LLM-Ökosystem zugänglicher und standardisierter.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

• get_schema()
  Ruft Informationen zum Memgraph-Schema ab. Diese Ressource ermöglicht es KI-Clients, die Struktur und Datentypen in Memgraph zu verstehen, was für die Generierung präziser Abfragen und Antworten wichtig ist. (Erfordert Memgraph mit --schema-info-enabled=True.)

Liste der Tools

• run_query()
  Führt eine Cypher-Abfrage auf der Memgraph-Datenbank aus. Dieses Tool ermöglicht es LLMs und KI-Agenten, direkt mit der Graphdatenbank zu interagieren und dynamische Datenabfragen, Analysen und Manipulationen innerhalb von KI-gestützten Workflows durchzuführen.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• Chat mit der Datenbank
  Nutzende können über LLMs konversationell mit der Memgraph-Datenbank interagieren, Cypher-Abfragen formulieren, ausführen und auswerten, um Graphdaten zu erkunden und zu analysieren.

• Schema-Erkennung
  KI-Agenten können die Struktur der Memgraph-Datenbank automatisch abrufen und verstehen, was die Generierung valider Abfragen und die Integration neuer oder sich verändernder Datenmodelle vereinfacht.

• Datenbankverwaltung
  Entwickelnde können LLMs für Management und Abfrage von Graphdaten nutzen – das erleichtert administrative oder analytische Aufgaben ohne tiefe Cypher-Kenntnisse.

• Integration in KI-Workflows
  Der Server kann in KI-gesteuerte Anwendungen oder Plattformen (wie Claude) integriert werden, um Echtzeit-Graphdatenbankzugriff in größeren intelligenten Workflows bereitzustellen.

Einrichtung

Windsurf

Keine Setup-Anweisungen für Windsurf verfügbar.

Claude

1. Installieren Sie Claude für Desktop.
2. Finden Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Fügen Sie den Memgraph MCP-Server-Eintrag im mcpServers-Objekt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mpc-memgraph": {
         "command": "/absoluter/pfad/zu/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absoluter/pfad/zu/mcp-memgraph",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Überprüfen Sie, ob die Memgraph-Tools und -Ressourcen in Claude gelistet sind.

Hinweis: Verwenden Sie den absoluten Pfad zur uv-Executable. Rufen Sie diesen ab mit which uv (MacOS/Linux) oder where uv (Windows).

Cursor

Keine Setup-Anweisungen für Cursor verfügbar.

Cline

Keine Setup-Anweisungen für Cline verfügbar.

API-Keys absichern

In der verfügbaren Dokumentation werden keine Hinweise zur Absicherung von API-Keys oder zum Einsatz von Umgebungsvariablen gegeben.

Verwendung des MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “memgraph” auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Roots-Unterstützung: Nicht spezifiziert
Sampling-Unterstützung: Nicht spezifiziert

Zwischen den verfügbaren Setups, der klaren Beschreibung von Tools/Ressourcen und dem Fehlen von Prompts, Roots und Sampling-Referenzen ist der Memgraph MCP-Server relativ einfach, aber funktional. Für Klarheit und Open-Source-Präsenz erhält er Pluspunkte, es fehlen jedoch fortgeschrittene MCP-Funktionen.

Unsere Meinung

Basierend auf den beiden Tabellen erhält der Memgraph MCP-Server eine Bewertung von 5/10. Er bietet eine grundlegende, aber gut dokumentierte MCP-Integration für Memgraph mit funktionierenden Tools und Ressourcen, es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen, fortgeschrittene Features (Roots, Sampling) und umfassende Multi-Plattform-Setup-Anleitungen.

MCP-Bewertung