Memgraph MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Memgraph” MCP Server?

Memgraph MCP Server er en lettvektsimplementering av Model Context Protocol (MCP) utviklet for å bygge bro mellom Memgraph, en grafdatabase, og store språkmodeller (LLM-er). Ved å eksponere Memgraphs data, skjema og spørringsmuligheter som MCP-ressurser og -verktøy, lar denne serveren AI-assistenter samhandle med grafdata i sanntid. Utviklere kan bruke den til å utføre databasespørringer, hente skjemainformasjon og legge til rette for AI-drevne arbeidsflyter som krever tilgang til sammenkoblede data lagret i Memgraph. Denne integrasjonen forenkler byggingen av intelligente agenter og applikasjoner som drar nytte av grafbaserte innsikter, og gjør oppgaver som spørring, datautforskning og skjemautforskning mer tilgjengelig og standardisert innenfor LLM-økosystemer.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

• get_schema()
  Henter skjemainformasjon fra Memgraph. Denne ressursen gjør det mulig for AI-klienter å forstå strukturen og datatypene som finnes i Memgraph, noe som er nødvendig for å generere presise spørringer og svar. (Krever at Memgraph kjøres med --schema-info-enabled=True.)

Liste over verktøy

• run_query()
  Kjører en Cypher-spørring mot Memgraph-databasen. Dette verktøyet lar LLM-er og AI-agenter samhandle direkte med grafdatabasen, og muliggjør dynamisk datauthenting, analyse og manipulering gjennom AI-drevne arbeidsflyter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Chat med databasen
  Brukere kan samhandle samtalebasert med Memgraph-databasen, og bruke LLM-er til å formulere, utføre og tolke Cypher-spørringer for utforsking og analyse av grafdata.

• Skjemautforskning
  AI-agenter kan automatisk hente og forstå strukturen i Memgraph-databasen, noe som forenkler generering av gyldige spørringer og integrering med nye eller endrede datamodeller.

• Databasestyring
  Utviklere kan bruke LLM-er for å administrere og spørre etter grafdata, og gjøre det enklere å utføre administrative eller analytiske oppgaver uten inngående kunnskap om Cypher.

• Integrasjon med AI-arbeidsflyter
  Serveren kan integreres i AI-drevne applikasjoner eller plattformer (som Claude) for å gi sanntidstilgang til grafdatabasen i større intelligente arbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner tilgjengelig for Windsurf.

Claude

1. Installer Claude for Desktop.
2. Finn din Claude-konfigurasjonsfil:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Legg til Memgraph MCP Server-oppføringen i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "mpc-memgraph": {
         "command": "/absolutt/sti/til/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolutt/sti/til/mcp-memgraph",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt.
5. Sjekk at Memgraph-verktøy og -ressurser er listet i Claude.

Merk: Bruk absolutt sti til uv-kjørbar fil. Finn den med which uv (MacOS/Linux) eller where uv (Windows).

Cursor

Ingen oppsettinstruksjoner tilgjengelig for Cursor.

Cline

Ingen oppsettinstruksjoner tilgjengelig for Cline.

Sikring av API-nøkler

Ingen omtale av sikring av API-nøkler eller bruk av miljøvariabler i tilgjengelig dokumentasjon.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljene for din MCP-server ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er satt opp, kan AI-agenten benytte denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “memgraph” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke spesifisert
Sampling-støtte: Ikke spesifisert

Med tilgjengelig oppsett, tydelig verktøy/ressurs-beskrivelse og fravær av promptmaler, roots og sampling-referanser, er Memgraph MCP Server relativt enkel, men funksjonell. Den får pluss for klarhet og åpen kildekode, men mangler avanserte MCP-funksjoner.

Vår vurdering

Basert på de to tabellene får Memgraph MCP Server en score på 5/10. Den tilbyr grunnleggende, men veldokumentert MCP-integrasjon for Memgraph med fungerende verktøy og ressurser, men mangler promptmaler, avanserte funksjoner (roots, sampling) og bredere oppsettsveiledning for flere plattformer.

MCP-score