Integracja serwera Memgraph MCP

Do czego służy serwer “Memgraph” MCP?

Serwer Memgraph MCP to lekka implementacja Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do połączenia bazy danych grafowych Memgraph z dużymi modelami językowymi (LLM). Poprzez udostępnianie danych, schematu oraz możliwości zapytań Memgraph jako zasobów i narzędzi MCP, serwer ten pozwala asystentom AI na interakcję z danymi grafowymi w czasie rzeczywistym. Programiści mogą z jego pomocą wykonywać zapytania do bazy, pobierać informacje o schemacie oraz wdrażać przepływy pracy oparte na AI, które wymagają dostępu do połączonych danych przechowywanych w Memgraph. Ta integracja upraszcza budowę inteligentnych agentów i aplikacji wykorzystujących analizę grafową, czyniąc takie zadania jak zapytania, eksploracja danych czy odkrywanie schematów bardziej dostępnymi i standaryzowanymi w ekosystemach LLM.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Lista zasobów

• get_schema()
  Pobiera informacje o schemacie Memgraph. Ten zasób umożliwia klientom AI zrozumienie struktury i typów danych obecnych w Memgraph, co jest kluczowe do generowania poprawnych zapytań i odpowiedzi. (Wymaga uruchomienia Memgraph z opcją --schema-info-enabled=True.)

Lista narzędzi

• run_query()
  Wykonuje zapytanie Cypher na bazie danych Memgraph. To narzędzie pozwala LLM i agentom AI na bezpośrednią interakcję z bazą grafową, umożliwiając dynamiczne pobieranie danych, analizy i manipulacje w ramach przepływów AI.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Rozmowa z bazą danych
  Użytkownicy mogą komunikować się konwersacyjnie z bazą Memgraph, wykorzystując LLM do tworzenia, wykonywania i interpretowania zapytań Cypher w celu eksploracji i analizy danych grafowych.

• Odkrywanie schematu
  Agenci AI mogą automatycznie pobierać i rozumieć strukturę bazy danych Memgraph, co upraszcza proces generowania poprawnych zapytań oraz integracji z nowymi lub zmieniającymi się modelami danych.

• Zarządzanie bazą danych
  Programiści mogą wykorzystać LLM do zarządzania i zapytań do grafowych danych, co ułatwia zadania administracyjne lub analityczne bez głębokiej znajomości Cypher.

• Integracja z przepływami AI
  Serwer może być włączony do aplikacji lub platform opartych na AI (np. Claude), by zapewnić dostęp do bazy grafowej w czasie rzeczywistym w ramach większych przepływów inteligentnych.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Claude na komputerze .
2. Znajdź plik konfiguracyjny Claude:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Dodaj wpis serwera Memgraph MCP w obiekcie mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Zweryfikuj, czy narzędzia i zasoby Memgraph są widoczne w Claude.

Uwaga: Użyj pełnej ścieżki do pliku wykonywalnego uv. Sprawdź ją poleceniem which uv (MacOS/Linux) lub where uv (Windows).

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

W dostępnej dokumentacji nie wspomniano o zabezpieczaniu kluczy API ani używaniu zmiennych środowiskowych.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "memgraph": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.przyklad/sciezkadomcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, by zmienić “memgraph” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL serwera MCP.

Przegląd

Wsparcie roots: Nie określono
Wsparcie sampling: Nie określono

Biorąc pod uwagę dostępną konfigurację, jasny opis narzędzi/zasobów oraz brak promptów, roots i sampling, serwer Memgraph MCP jest stosunkowo prosty, ale funkcjonalny. Zyskuje punkty za przejrzystość i obecność open source, choć brakuje mu zaawansowanych funkcji MCP.

Nasza opinia

Na podstawie obu tabel serwer Memgraph MCP otrzymuje ocenę 5/10. Oferuje podstawową, ale dobrze udokumentowaną integrację MCP z Memgraph, działające narzędzia i zasoby, ale brakuje mu szablonów promptów, zaawansowanych funkcji (roots, sampling) oraz szerokich instrukcji dla wielu platform.

Ocena MCP