Neo4j MCP 서버 통합

“Neo4j” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Neo4j MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Neo4j 그래프 데이터베이스를 연결하는 특화된 도구입니다. 이 서버는 대형 언어 모델(LLM)과 Neo4j 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하여, 개발자와 사용자가 자연어 지시로 그래프 데이터베이스 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 중개자 역할을 하는 Neo4j MCP 서버는 AI 기반 워크플로우가 Cypher 쿼리 실행, 노드 및 관계 관리, 데이터베이스에서 구조화된 결과 조회 등을 수행할 수 있게 합니다. 이 통합을 통해 복잡한 데이터베이스 작업을 다양한 AI 개발 환경에서 쉽게, 자동화되고, 안전하게 만들 수 있습니다.

프롬프트 목록

공개된 저장소 문서에는 명시적인 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 리소스는 없습니다.

도구 목록

• execute_query: Neo4j 데이터베이스에서 Cypher 쿼리를 실행합니다. 모든 Cypher 작업(READ, CREATE, UPDATE, DELETE)을 지원하며, 파라미터 전달을 통해 인젝션을 방지하고 구조화된 결과를 반환합니다.
• create_node: 그래프 데이터베이스에 새 노드를 생성합니다. 사용자는 노드 라벨과 속성을 지정할 수 있으며, Neo4j의 모든 데이터 타입을 지원합니다. 생성된 노드와 내부 ID를 반환합니다.
• create_relationship: 두 기존 노드 간의 관계를 생성합니다. 관계 타입과 방향, 속성 지정이 가능하며, 출발/도착 노드의 ID를 반드시 입력해야 합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 그래프 데이터베이스 쿼리: 사용자가 자연어로 복잡한 Cypher 쿼리를 실행하여 데이터 조회, 분석, 리포팅 작업을 할 수 있습니다.
• 그래프 데이터 생성 및 관리: 개발자가 프로그래밍적으로 노드 및 관계를 생성하여 데이터 모델링, 마이그레이션, 확장 작업을 지원합니다.
• AI 기반 데이터 탐색: AI 어시스턴트가 사용자가 그래프 구조를 쉽게 탐색하고, 쿼리 작성 없이 인사이트를 발견하도록 돕습니다.
• 데이터 작업 자동화: 개발 워크플로우에 통합하여 반복적인 데이터베이스 작업을 자동화함으로써 일관성과 효율성을 높입니다.
• 안전한 파라미터 기반 작업: 파라미터 쿼리를 지원하여 인젝션 공격을 예방하고, 데이터 조작의 안전성을 보장합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 객체에 Neo4j MCP 서버 엔트리를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 클라이언트에서 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude Desktop 설정 파일을 여세요.
3. 아래와 같이 Neo4j MCP 서버 설정을 삽입하세요:

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

4. 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Neo4j 데이터베이스 연결이 성공적으로 되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. 다음과 같이 MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 연결 테스트를 통해 정상 동작 여부를 확인하세요.

Cline

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾아 여세요.
3. Neo4j MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 통합이 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안:
NEO4J_PASSWORD와 같은 민감한 자격 정보는 하드코딩하지 말고 반드시 환경 변수로 관리하세요. 예시:

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

Flow 내에서 MCP 활용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 영역에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP의 모든 기능과 도구를 활용할 수 있게 됩니다. “neo4j"는 실제 MCP 서버 이름에 맞게, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

Roots 지원: ⛔ (문서화되지 않음)

공개된 문서와 기능을 종합하면, 이 MCP 서버는 Neo4j 작업에 매우 특화되고 실용적이지만 프롬프트, 리소스, roots, 샘플링에 대한 문서가 부족합니다. 데이터베이스 중심 작업에는 유용성과 명확성이 높으나, 확장성이나 광범위한 MCP 기능 측면에서는 아쉬움이 있습니다.

MCP 점수