
Databricks MCP Server
Il Databricks MCP Server consente un'integrazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e la piattaforma Databricks, permettendo l'accesso in linguagg...

Collega i tuoi agenti AI con Neo4j utilizzando il server MCP per sbloccare potenti workflow di database a grafo guidati dal linguaggio naturale, automazione delle query e operazioni dati sicure.
FlowHunt fornisce un livello di sicurezza aggiuntivo tra i tuoi sistemi interni e gli strumenti AI, dandoti controllo granulare su quali strumenti sono accessibili dai tuoi server MCP. I server MCP ospitati nella nostra infrastruttura possono essere integrati perfettamente con il chatbot di FlowHunt così come con le piattaforme AI popolari come ChatGPT, Claude e vari editor AI.
Il server Neo4j MCP (Model Context Protocol) è uno strumento specializzato che collega gli assistenti AI al database a grafo Neo4j. Consente interazioni fluide tra i large language models (LLM) e Neo4j, permettendo a sviluppatori e utenti di eseguire operazioni sul database a grafo tramite istruzioni in linguaggio naturale. Agendo come intermediario, il server Neo4j MCP permette ai workflow guidati dall’AI di eseguire query Cypher, gestire nodi e relazioni e recuperare risultati strutturati dal database. Questa integrazione aumenta la produttività rendendo accessibili, automatizzabili e sicure operazioni complesse di database all’interno di vari ambienti di sviluppo alimentati dall’AI.
Nessun template di prompt esplicito è menzionato nella documentazione disponibile del repository.
Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository.
mcpServers:{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}
Sicurezza delle API Key:
Memorizza sempre le credenziali sensibili (come NEO4J_PASSWORD) usando variabili d’ambiente e non valori hardcoded. Ad esempio:
{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "${NEO4J_PASSWORD}"
      }
    }
  }
}
Uso di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
  "neo4j": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “neo4j” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP.
| Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note | 
|---|---|---|
| Panoramica | ✅ | Il server Neo4j MCP collega AI e database Neo4j | 
| Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt documentato | 
| Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicitamente documentata | 
| Elenco degli Strumenti | ✅ | execute_query, create_node, create_relationship | 
| Sicurezza delle API Key | ✅ | Supportate le variabili d’ambiente per le credenziali | 
| Supporto Sampling (meno importante per la valutazione) | ⛔ | Non menzionato nel repository | 
Tra la documentazione e le funzionalità disponibili, questo server MCP è altamente specializzato e funzionale per operazioni su Neo4j, ma manca di documentazione su prompt, risorse, roots e sampling. Per compiti focalizzati sul database, ottiene un buon punteggio per utilità e chiarezza, ma meno per estensibilità o funzionalità MCP più ampie.
| Ha una LICENSE | ✅ | 
|---|---|
| Ha almeno uno strumento | ✅ | 
| Numero di Fork | 9 | 
| Numero di Star | 46 | 
Il server Neo4j MCP è un ponte tra gli assistenti AI e il database a grafo Neo4j, che consente query Cypher guidate dal linguaggio naturale, creazione di nodi e gestione delle relazioni direttamente dagli ambienti AI.
Gli agenti AI possono eseguire query Cypher, creare nodi, stabilire relazioni e gestire i dati nel grafo in modo sicuro tramite azioni parametrizzate.
No, per sicurezza, usa sempre variabili d'ambiente per credenziali sensibili come NEO4J_PASSWORD. Evita di inserire le password in chiaro e fai riferimento alla configurazione ambientale nel tuo setup MCP.
Aggiungi il componente MCP al tuo flow di FlowHunt, configura il server MCP usando la struttura JSON fornita e collegalo al tuo agente AI. Questo abiliterà operazioni su database a grafo fluide all'interno dei tuoi workflow AI.
Non sono disponibili template di prompt espliciti o documentazione delle risorse per questo server MCP. Tutta la funzionalità è accessibile tramite i suoi strumenti e API.
Potenzia i tuoi agenti AI con funzionalità avanzate di database a grafo ed esecuzione fluida di query Cypher tramite il server Neo4j MCP in FlowHunt.
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