Integración del Servidor MCP de Memgraph

¿Qué hace el Servidor MCP de “Memgraph”?

El Servidor MCP de Memgraph es una implementación ligera del Model Context Protocol (MCP) diseñada para cerrar la brecha entre Memgraph, una base de datos de grafos, y los modelos de lenguaje grandes (LLM). Al exponer los datos, el esquema y las capacidades de consulta de Memgraph como recursos y herramientas MCP, este servidor permite que los asistentes de IA interactúen con los datos de grafos en tiempo real. Los desarrolladores pueden usarlo para realizar consultas a la base de datos, extraer información del esquema y facilitar flujos de trabajo impulsados por IA que requieran acceso a datos conectados almacenados en Memgraph. Esta integración agiliza la creación de agentes y aplicaciones inteligentes que aprovechan los conocimientos basados en grafos, haciendo que tareas como consultas, exploración de datos y descubrimiento de esquemas sean más accesibles y estandarizadas dentro de los ecosistemas de LLM.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

• get_schema()
  Recupera información del esquema de Memgraph. Este recurso permite que los clientes IA comprendan la estructura y los tipos de datos presentes en Memgraph, lo cual es esencial para generar consultas y respuestas precisas. (Requiere que Memgraph se ejecute con --schema-info-enabled=True.)

Lista de Herramientas

• run_query()
  Ejecuta una consulta Cypher contra la base de datos Memgraph. Esta herramienta permite que los LLM y agentes de IA interactúen directamente con la base de datos de grafos, habilitando la recuperación, el análisis y la manipulación dinámica de datos a través de flujos de trabajo impulsados por IA.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Chat con la Base de Datos
  Los usuarios pueden interactuar conversacionalmente con la base de datos Memgraph, aprovechando los LLM para redactar, ejecutar e interpretar consultas Cypher para la exploración y el análisis de datos de grafos.

• Descubrimiento de Esquemas
  Los agentes IA pueden recuperar y comprender automáticamente la estructura de la base de datos Memgraph, simplificando el proceso de generar consultas válidas e integrarse con modelos de datos nuevos o en evolución.

• Gestión de la Base de Datos
  Los desarrolladores pueden usar LLM para ayudar a gestionar y consultar datos de grafos, facilitando la realización de tareas administrativas o analíticas sin experiencia profunda en Cypher.

• Integración con Flujos de IA
  El servidor puede incorporarse en aplicaciones o plataformas impulsadas por IA (como Claude) para proporcionar acceso en tiempo real a la base de datos de grafos dentro de flujos inteligentes más amplios.

Cómo configurarlo

Windsurf

No hay instrucciones de configuración disponibles para Windsurf.

Claude

1. Instala Claude para Escritorio.
2. Localiza tu archivo de configuración de Claude:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Agrega la entrada del Servidor MCP de Memgraph en el objeto mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Claude Escritorio.
5. Verifica que las herramientas y recursos de Memgraph estén listados en Claude.

Nota: Usa la ruta absoluta para el ejecutable uv. Obténla con which uv (MacOS/Linux) o where uv (Windows).

Cursor

No hay instrucciones de configuración disponibles para Cursor.

Cline

No hay instrucciones de configuración disponibles para Cline.

Seguridad de Claves API

No se menciona la seguridad de claves API ni el uso de variables de entorno en la documentación disponible.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “memgraph” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte de Roots: No especificado
Soporte de Sampling: No especificado

Entre la configuración disponible, la descripción clara de herramientas/recursos y la ausencia de prompts, roots y referencias a sampling, el Servidor MCP de Memgraph es relativamente básico pero funcional. Obtiene mejor puntuación por claridad y presencia open source, aunque carece de funciones avanzadas de MCP.

Nuestra opinión

Basándonos en las dos tablas, el Servidor MCP de Memgraph obtiene una puntuación de 5/10. Ofrece una integración MCP básica pero bien documentada para Memgraph con herramientas y recursos funcionales, pero carece de plantillas de prompts, funciones avanzadas (roots, sampling) e instrucciones de configuración multiplataforma más amplias.

Puntuación MCP