Memgraph MCP -palvelimen integrointi

Memgraph MCP -palvelimen integrointi

Yhdistä Memgraph-graafitietosi tekoälyagentteihin ja chatteihin Memgraph MCP -palvelimen avulla, mahdollistaen reaaliaikaiset, kontekstuaaliset tietokantainteraktiot FlowHuntissa ja muualla.

Mitä “Memgraph” MCP -palvelin tekee?

Memgraph MCP -palvelin on kevyt Model Context Protocol (MCP) -toteutus, joka on suunniteltu kuromaan umpeen Memgraph-graafitietokannan ja suurten kielimallien (LLM) välistä kuilua. Palvelin altistaa Memgraphin datan, skeeman ja kyselyominaisuudet MCP-resursseina ja -työkaluina, mahdollistaen tekoälyavustajien reaaliaikaisen vuorovaikutuksen graafidatan kanssa. Kehittäjät voivat käyttää sitä tietokantakyselyihin, skeematiedon hakemiseen sekä tekoälypohjaisten työnkulkujen toteuttamiseen, jotka vaativat yhteyksiä Memgraphiin tallennettuun dataan. Tämä integraatio helpottaa älykkäiden agenttien ja sovellusten rakentamista graafipohjaisten oivallusten hyödyntämiseksi, tehden kyselystä, datan tutkimisesta ja skeeman tunnistuksesta saavutettavampaa ja standardisoidumpaa LLM-ekosysteemeissä.

Kehotepohjalistaus

Repositoriossa ei ole mainittu kehotepohjia.

Resurssilistaus

  • get_schema()
    Hakee Memgraphin skeematiedot. Tämän resurssin avulla tekoälyasiakkaat ymmärtävät Memgraphissa olevan datan rakenteen ja tyypit, mikä on olennaista oikeiden kyselyiden ja vastausten tuottamiseksi. (Vaatii, että Memgraph käynnistetään komennolla --schema-info-enabled=True.)

Työkalulistaus

  • run_query()
    Suorittaa Cypher-kyselyn Memgraph-tietokannassa. Työkalun avulla LLM:t ja tekoälyagentit voivat olla suoraan vuorovaikutuksessa graafitietokannan kanssa, mahdollistaen dynaamisen datan haun, analytiikan ja muokkauksen tekoälypohjaisten työnkulkujen kautta.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

  • Keskustele tietokannan kanssa
    Käyttäjät voivat keskustella Memgraph-tietokannan kanssa, hyödyntäen LLM:iä Cypher-kyselyiden muodostamiseen, suorittamiseen ja tulkintaan graafidatan tutkimuksessa ja analyysissä.

  • Skeeman tunnistus
    Tekoälyagentit voivat automaattisesti hakea ja ymmärtää Memgraph-tietokannan rakenteen, mikä helpottaa oikeiden kyselyiden laatimista ja uuden tai muuttuvan datamallin integrointia.

  • Tietokannan hallinta
    Kehittäjät voivat käyttää LLM:iä graafidatan hallintaan ja kyselyihin, helpottaen hallinnollisia tai analyyttisia tehtäviä ilman syvällistä Cypher-osaamista.

  • Integrointi AI-työnkulkuihin
    Palvelin voidaan liittää tekoälypohjaisiin sovelluksiin tai alustoihin (kuten Claude) tarjoamaan reaaliaikaisen graafitietokantayhteyden osaksi laajempia älykkäitä työnkulkuja.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

Ei asennusohjeita Windsurfille.

Claude

  1. Asenna Claude työpöydälle.
  2. Etsi Claude-asetustiedosto:
    • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
  3. Lisää Memgraph MCP -palvelimen merkintä mcpServers-objektiin:
    {
      "mcpServers": {
        "mpc-memgraph": {
          "command": "/absolute/path/to/uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna asetukset ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.
  5. Tarkista, että Memgraph-työkalut ja -resurssit näkyvät Claudessa.

Huom: Käytä uv-suoritettavan tiedoston absoluuttista polkua. Selvitä polku komennolla which uv (MacOS/Linux) tai where uv (Windows).

Cursor

Ei asennusohjeita Cursorille.

Cline

Ei asennusohjeita Clinelle.

API-avaimien suojaaminen

Dokumentaatiossa ei mainita API-avainten suojausta tai ympäristömuuttujien käyttöä.

Kuinka käyttää tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

MCP-palvelimien integroimiseksi FlowHunt-työnkulkuusi lisää MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

FlowHunt MCP flow

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Lisää järjestelmän MCP-määritysosioon MCP-palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää sen kaikkia toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “memgraph” MCP-palvelimen todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.


Yhteenveto

Osa-alueSaatavuusLisätiedot/huomioita
Yhteenveto
KehotepohjalistausKehotepohjia ei löytynyt
Resurssilistausget_schema()
Työkalulistausrun_query()
API-avainten suojaaminenEi mainittu
Sampling-tuki (ei arvioinnissa tärkeä)Ei mainittu

Roots-tuki: Ei määritelty
Sampling-tuki: Ei määritelty


Saatavilla olevat asennusohjeet, selkeä työkalujen/resurssien kuvaus ja kehotepohjien, rootsin sekä samplingin puute tekevät Memgraph MCP -palvelimesta melko perustoimisen mutta käyttökelpoisen. Se saa pisteitä selkeydestä ja avoimuudesta, vaikka kehittyneitä MCP-ominaisuuksia ei ole.


Mielipiteemme

Taulukoiden perusteella Memgraph MCP -palvelin saa arvosanan 5/10. Se tarjoaa perustason mutta hyvin dokumentoidun MCP-integraation Memgraphille toimivilla työkaluilla ja resursseilla, mutta siitä puuttuvat kehotepohjat, kehittyneet ominaisuudet (roots, sampling) sekä laajemmat monialustaiset asennusohjeet.


MCP-pisteet

Onko LICENSE✅ (MIT)
Ainakin yksi työkalu
Haarukoiden määrä8
Tähtien määrä18

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on Memgraph MCP -palvelin?

Memgraph MCP -palvelin on silta Memgraph-graafitietokannan ja suurten kielimallien välillä. Se tuo Memgraphin datan, skeeman ja kyselyominaisuudet MCP-työkaluina ja -resursseina, mahdollistaen reaaliaikaiset tekoälyohjatut tietokantaintegraatiot.

Mitä resursseja ja työkaluja se tarjoaa?

Se tarjoaa get_schema()-resurssin tietokannan skeematietojen hakemiseen sekä run_query()-työkalun Cypher-kyselyiden suorittamiseen suoraan Memgraph-tietokannassa.

Mitkä ovat tyypillisiä käyttötapauksia?

Käyttötapaukset sisältävät graafidatan keskustelullisen kyselyn, skeeman tunnistuksen dynaamisille tekoälyagenteille, tietokannan hallinnan ilman syvää Cypher-osaamista sekä reaaliaikaisen graafidatan integroinnin tekoälyllä ohjattuihin työnkulkuihin.

Miten Memgraph MCP integroidaan FlowHuntiin?

Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi ja määritä Memgraph MCP -palvelimen tiedot järjestelmän MCP-asetuspaneelissa annetulla JSON-muodolla. Korvaa palvelimen nimi ja URL tarpeen mukaan käyttöönottoasi varten.

Tarvitaanko kehotepohjaa tai API-avaimen asetusta?

Kehotepohjia tai API-avaimen asetusta ei vaadita eikä dokumentoitu tälle MCP-palvelimelle.

Mitkä alustat ovat virallisesti tuettuja?

Asennusohjeet on annettu Claude Desktopille. Muista alustoista kuten Windsurf, Cursor ja Cline ei ole dokumentaatiota, mutta ne saattavat tukea yleistä MCP-integraatiota.

Kokeile Memgraph MCP -integraatiota FlowHuntissa

Hyödynnä graafidatan ja tekoälyn voimaa FlowHuntin Memgraph MCP -palvelinintegraation avulla. Ota käyttöön kehittyneet kyselyt ja skeeman tunnistus älykkäissä työnkuluissasi.

Lue lisää

GraphQL Schema MCP -palvelin
GraphQL Schema MCP -palvelin

GraphQL Schema MCP -palvelin

GraphQL Schema MCP -palvelin antaa tekoälyavustajille ja kehittäjille mahdollisuuden tutkia, analysoida ja dokumentoida GraphQL-skeemoja ohjelmallisesti. Sen ka...

3 min lukuaika
GraphQL API +6
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...

3 min lukuaika
AI Integration +4
Grafana MCP -palvelimen integrointi
Grafana MCP -palvelimen integrointi

Grafana MCP -palvelimen integrointi

Integroi ja automatisoi Grafanan koontinäytöt, tietolähteet ja valvontatyökalut tekoälyohjattuihin kehitysprosesseihin FlowHuntin Grafana MCP -palvelimen avulla...

4 min lukuaika
Grafana DevOps +4