Neo4j MCPサーバー統合

「Neo4j」MCPサーバーとは？

Neo4j MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとNeo4jグラフデータベースを橋渡しする専用ツールです。これにより、大規模言語モデル（LLM）とNeo4jの間でシームレスなやり取りが可能となり、開発者やユーザーは自然言語の指示でグラフデータベース操作を行えます。Neo4j MCPサーバーは仲介役となり、AI駆動ワークフローからCypherクエリの実行、ノードやリレーションの管理、構造化された結果の取得を実現します。この統合により、複雑なデータベース操作がアクセスしやすく、自動化され、さまざまなAI対応開発環境で安全に実行できるようになります。

プロンプト一覧

リポジトリのドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• execute_query: Neo4jデータベース上でCypherクエリを実行します。すべてのCypher操作（READ, CREATE, UPDATE, DELETE）をサポートし、パラメータ渡しによるインジェクション防止、構造化された結果の返却が可能です。
• create_node: グラフデータベースに新しいノードを作成します。ノードのラベルやプロパティ指定が可能で、すべてのNeo4jデータ型に対応。作成されたノードと内部IDが返されます。
• create_relationship: 既存の2つのノード間にリレーションを作成します。リレーションの種類や方向、プロパティを指定でき、ソースとターゲットノードのIDを指定する必要があります。

このMCPサーバーのユースケース

• グラフデータベースクエリ: ユーザーが自然言語で複雑なCypherクエリをNeo4j上で実行し、データ取得・分析・レポーティングを容易にします。
• グラフデータ作成・管理: 開発者がプログラムからノードやリレーションを作成でき、データモデリングや移行、エンリッチメント作業を支援します。
• AIによるデータ探索支援: AIアシスタントがグラフ構造の探索や洞察の発見を支援し、手動クエリ記述なしで知見を得られます。
• データ操作の自動化: 開発ワークフローと統合し、繰り返しのデータベース操作を自動化。作業の一貫性と時間短縮に貢献します。
• セキュアなパラメータアクション: パラメータ化クエリによりインジェクション攻撃を防ぎ、安全なデータ操作インターフェースを提供します。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトにNeo4j MCPサーバーのエントリを追加します:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPクライアントでサーバーが起動しアクセス可能か確認します。

Claude

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. Claude Desktopの設定ファイルを開きます。
3. Neo4j MCPサーバーの設定を以下のように挿入します:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. 保存してClaude Desktopを再起動します。
5. Neo4jデータベースへの接続が成功するか確認してください。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバー設定を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. 接続テストを行い、正常に動作するか確認します。

Cline

1. システムにNode.jsが利用可能であることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. Neo4j MCPサーバー設定を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCP統合が正常に機能するか確認します。

APIキーのセキュリティ対策:
NEO4J_PASSWORDのような機密認証情報は必ず環境変数で管理し、ハードコーディングは避けてください。例:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "${NEO4J_PASSWORD}"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します:

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP設定セクションに、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "neo4j": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして使い、そのすべての機能にアクセスできるようになります。“neo4j"は実際のMCPサーバー名に変更し、URLもご自分のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

Rootsサポート: ⛔（ドキュメント記載なし）

公開ドキュメントや機能から、このMCPサーバーはNeo4j操作に特化し高機能ですが、プロンプト・リソース・roots・サンプリングの記載がありません。データベース中心の用途では実用性・明快さで高得点ですが、拡張性やMCP全般の機能面ではやや限定的です。

MCPスコア