Intégration du serveur MCP Memgraph

Que fait le serveur “Memgraph” MCP ?

Le serveur MCP Memgraph est une implémentation légère du Model Context Protocol (MCP), conçue pour faire le lien entre Memgraph, une base de données graphe, et les grands modèles de langage (LLM). En exposant les données, le schéma et les capacités de requête de Memgraph comme ressources et outils MCP, ce serveur permet aux assistants IA d’interagir en temps réel avec les données graphe. Les développeurs peuvent l’utiliser pour effectuer des requêtes, extraire des informations de schéma et faciliter des workflows pilotés par l’IA nécessitant l’accès aux données connectées stockées dans Memgraph. Cette intégration simplifie la création d’agents et d’applications intelligents exploitant la puissance du graphe, rendant plus accessibles et standardisées des tâches telles que la requête, l’exploration de données et la découverte de schéma dans les écosystèmes LLM.

Liste des prompts

Aucun template de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

• get_schema()
  Récupère les informations de schéma de Memgraph. Cette ressource permet aux clients IA de comprendre la structure et les types de données présents dans Memgraph, ce qui est essentiel pour générer des requêtes et réponses précises. (Nécessite que Memgraph soit lancé avec --schema-info-enabled=True.)

Liste des outils

• run_query()
  Exécute une requête Cypher sur la base de données Memgraph. Cet outil permet aux LLM et agents IA d’interagir directement avec la base de données graphe, permettant la récupération dynamique de données, l’analyse et la manipulation à travers des workflows pilotés par l’IA.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Dialoguer avec la base de données
  Les utilisateurs peuvent interagir de façon conversationnelle avec la base Memgraph, en utilisant des LLM pour composer, exécuter et interpréter des requêtes Cypher pour l’exploration et l’analyse des données graphe.

• Découverte de schéma
  Les agents IA peuvent automatiquement récupérer et comprendre la structure de la base Memgraph, simplifiant la génération de requêtes valides et l’intégration avec de nouveaux modèles de données ou ceux en évolution.

• Gestion de base de données
  Les développeurs peuvent utiliser des LLM pour aider à la gestion et l’interrogation des données graphe, rendant plus faciles les tâches administratives ou analytiques sans expertise approfondie de Cypher.

• Intégration dans des workflows IA
  Le serveur peut être intégré à des applications ou plateformes pilotées par l’IA (comme Claude) pour fournir un accès en temps réel à la base de données graphe dans des workflows intelligents plus larges.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction d’installation disponible pour Windsurf.

Claude

1. Installez Claude pour Desktop.
2. Localisez votre fichier de configuration Claude :
   • MacOS/Linux : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP Memgraph dans l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez que les outils et ressources Memgraph figurent dans Claude.

Remarque : Utilisez le chemin absolu de l’exécutable uv. Obtenez-le avec which uv (MacOS/Linux) ou where uv (Windows).

Cursor

Aucune instruction d’installation disponible pour Cursor.

Cline

Aucune instruction d’installation disponible pour Cline.

Sécurisation des API Keys

Aucune mention de sécurisation des API keys ou de l’utilisation de variables d’environnement dans la documentation disponible.

Utilisation de ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “memgraph” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance.

Aperçu

Support des roots : Non spécifié
Support du sampling : Non spécifié

Entre les instructions d’installation disponibles, une description claire des outils/ressources, et l’absence de prompts, roots ou références au sampling, le serveur MCP Memgraph est relativement basique mais fonctionnel. Il obtient une meilleure note pour la clarté et la présence open source, mais manque de fonctionnalités MCP avancées.

Notre avis

Sur la base des deux tableaux, le serveur MCP Memgraph obtient un score de 5/10. Il offre une intégration MCP basique mais bien documentée pour Memgraph avec des outils et ressources fonctionnels, mais manque de templates de prompt, de fonctionnalités avancées (roots, sampling) et d’instructions multi-plateformes plus larges.

Score MCP