
Grafana MCP Server-integratie
Integreer en automatiseer Grafana's dashboards, datasources en monitoringtools in AI-gedreven ontwikkelworkflows met FlowHunt's Grafana MCP Server. Maak naadloo...
Verbind je Memgraph-grafgegevens met AI-agenten en chatbots via de Memgraph MCP Server, waardoor realtime, contextbewuste database-interacties mogelijk worden in FlowHunt en daarbuiten.
De Memgraph MCP Server is een lichtgewicht implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die is ontworpen om de kloof te overbruggen tussen Memgraph, een grafendatabase, en grote taalmodellen (LLM’s). Door Memgraph’s gegevens, schema en query-mogelijkheden als MCP-resources en -tools beschikbaar te stellen, maakt deze server het mogelijk voor AI-assistenten om in realtime met grafgegevens te communiceren. Ontwikkelaars kunnen hiermee databasequery’s uitvoeren, schemainformatie ophalen en AI-gedreven workflows faciliteren die toegang tot verbonden gegevens in Memgraph vereisen. Deze integratie vereenvoudigt het bouwen van intelligente agenten en applicaties die profiteren van graf-gestuurde inzichten, waardoor taken als query’s uitvoeren, data-exploratie en schema-ontdekking toegankelijker en gestandaardiseerd worden binnen LLM-ecosystemen.
Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository.
--schema-info-enabled=True
.)Chat met de database
Gebruikers kunnen op conversatie wijze interageren met de Memgraph-database, waarbij ze LLM’s inzetten om Cypher-query’s samen te stellen, uit te voeren en te interpreteren voor het verkennen en analyseren van grafgegevens.
Schema-ontdekking
AI-agenten kunnen automatisch de structuur van de Memgraph-database ophalen en begrijpen, wat het genereren van geldige query’s en de integratie met nieuwe of veranderende datamodellen vereenvoudigt.
Databasebeheer
Ontwikkelaars kunnen LLM’s gebruiken om grafgegevens te beheren en te bevragen, waardoor administratieve of analytische taken eenvoudiger worden zonder diepgaande Cypher-expertise.
Integratie met AI-workflows
De server kan worden opgenomen in AI-gedreven applicaties of platforms (zoals Claude) om realtime grafendatabase-toegang te bieden binnen grotere intelligente workflows.
Geen installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
$env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
mcpServers
-object:{
"mcpServers": {
"mpc-memgraph": {
"command": "/absolute/path/to/uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-memgraph",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
Opmerking: Gebruik het absolute pad naar het uv
-uitvoerbare bestand. Vind dit via which uv
(MacOS/Linux) of where uv
(Windows).
Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.
Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cline.
Geen vermelding van het beveiligen van API-sleutels of het gebruik van omgevingsvariabelen in de beschikbare documentatie.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"memgraph": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “memgraph” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gevonden |
Lijst van Resources | ✅ | get_schema() |
Lijst van Tools | ✅ | run_query() |
API-sleutels beveiligen | ⛔ | Niet vermeld |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Roots-ondersteuning: Niet gespecificeerd
Sampling-ondersteuning: Niet gespecificeerd
Gelet op de beschikbare installatie, duidelijke tool/resource-beschrijvingen en het ontbreken van prompts, roots en sampling-vermeldingen is de Memgraph MCP Server relatief basic maar functioneel. Hij scoort beter qua duidelijkheid en open source-aanwezigheid, maar mist geavanceerdere MCP-functionaliteiten.
Gebaseerd op de twee tabellen scoort de Memgraph MCP Server een 5/10. Het biedt een basale maar goed gedocumenteerde MCP-integratie voor Memgraph met werkende tools en resources, maar mist prompt-templates, geavanceerde functies (roots, sampling) en bredere multi-platform installatie-instructies.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minimaal één tool | ✅ |
Aantal forks | 8 |
Aantal sterren | 18 |
De Memgraph MCP Server is een brug tussen de Memgraph-grafendatabase en grote taalmodellen. Het stelt Memgraph's gegevens, schema en query-mogelijkheden beschikbaar als MCP-tools en -resources, zodat realtime AI-gedreven database-interacties mogelijk zijn.
Het biedt de get_schema()-resource om databaseschema-informatie op te halen en de run_query()-tool om Cypher-query's direct op de Memgraph-database uit te voeren.
Use-cases zijn onder meer conversatiegestuurde query's op grafgegevens, schema-ontdekking voor dynamische AI-agenten, databasebeheer zonder diepgaande Cypher-kennis, en het integreren van realtime grafgegevens in AI-gedreven workflows.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer de Memgraph MCP Server-gegevens in het systeem MCP-configuratiepaneel met behulp van het opgegeven JSON-formaat. Vervang de servernaam en URL waar nodig voor je implementatie.
Er zijn geen prompt-templates of API-sleutelconfiguratie vereist of gedocumenteerd voor deze MCP-server.
Installatie-instructies zijn beschikbaar voor Claude Desktop. Andere platforms zoals Windsurf, Cursor en Cline zijn niet gedocumenteerd, maar kunnen mogelijk generieke MCP-integratie ondersteunen.
Benut de kracht van grafgegevens en AI met de Memgraph MCP Server-integratie van FlowHunt. Schakel geavanceerde query's en schema-ontdekking in voor je intelligente workflows.
Integreer en automatiseer Grafana's dashboards, datasources en monitoringtools in AI-gedreven ontwikkelworkflows met FlowHunt's Grafana MCP Server. Maak naadloo...
De GraphQL Schema MCP Server stelt AI-assistenten en ontwikkelaars in staat om GraphQL-schema's programmatisch te verkennen, analyseren en documenteren. Met een...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...