Memgraph MCP Server-integratie

Wat doet de “Memgraph” MCP Server?

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.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

• get_schema()
  Haalt Memgraph-schema-informatie op. Met deze resource kunnen AI-clients de structuur en typen gegevens in Memgraph begrijpen, wat essentieel is voor het genereren van correcte query’s en antwoorden. (Vereist dat Memgraph wordt uitgevoerd met --schema-info-enabled=True.)

Lijst van Tools

• run_query()
  Voert een Cypher-query uit op de Memgraph-database. Met deze tool kunnen LLM’s en AI-agenten direct interageren met de grafendatabase, waardoor dynamische gegevensopvraging, analyses en bewerkingen mogelijk zijn via AI-gedreven workflows.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Use-cases van deze MCP Server

• 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.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.

Claude

1. Installeer Claude voor Desktop .
2. Zoek je Claude-configuratiebestand:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Voeg het Memgraph MCP Server-item toe in het mcpServers-object:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
5. Controleer of Memgraph-tools en -resources zichtbaar zijn in Claude.

Opmerking: Gebruik het absolute pad naar het uv-uitvoerbare bestand. Vind dit via which uv (MacOS/Linux) of where uv (Windows).

Cursor

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.

Cline

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cline.

API-sleutels beveiligen

Geen vermelding van het beveiligen van API-sleutels of het gebruik van omgevingsvariabelen in de beschikbare documentatie.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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.

Overzicht

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.

Onze mening

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.

MCP Score