Integracja serwera Neo4j MCP
Połącz swoich agentów AI z Neo4j za pomocą serwera MCP, aby odblokować zaawansowane, naturalnie językowe workflow baz danych grafowych, automatyzację zapytań i bezpieczne operacje na danych.

Jak działa serwer “Neo4j” MCP?
Serwer Neo4j MCP (Model Context Protocol) to wyspecjalizowane narzędzie łączące asystentów AI z bazą danych grafowych Neo4j. Pozwala na płynną interakcję między dużymi modelami językowymi (LLM) a Neo4j, umożliwiając przeprowadzanie operacji na bazie grafowej za pomocą poleceń w języku naturalnym. Działając jako pośrednik, serwer Neo4j MCP pozwala na wykonywanie zapytań Cypher, zarządzanie węzłami i relacjami oraz pobieranie ustrukturyzowanych wyników z bazy danych. Ta integracja zwiększa produktywność, czyniąc złożone operacje na bazie danych łatwiejszymi, automatyzowalnymi i bezpiecznymi w różnych środowiskach deweloperskich opartych na AI.
Lista Promptów
W dostępnej dokumentacji repozytorium nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.
Lista Zasobów
W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów.
Lista Narzędzi
- execute_query: Wykonuje zapytania Cypher na bazie Neo4j. Obsługuje wszystkie operacje Cypher (READ, CREATE, UPDATE, DELETE), pozwala na przekazywanie parametrów w celu zapobiegania atakom typu injection i zwraca wyniki w ustrukturyzowanej formie.
- create_node: Tworzy nowy węzeł w bazie grafowej. Użytkownik może określić etykiety i właściwości węzła, z obsługą wszystkich typów danych Neo4j. Zwraca utworzony węzeł oraz jego wewnętrzne ID.
- create_relationship: Tworzy relację między dwoma istniejącymi węzłami. Użytkownik może zdefiniować typ i kierunek relacji, dodać właściwości oraz musi podać ID węzłów źródłowego i docelowego.
Przykłady użycia tego serwera MCP
- Zapytania do bazy grafowej: Umożliwia użytkownikom wykonywanie złożonych zapytań Cypher w Neo4j za pomocą języka naturalnego, wspierając pobieranie, analizę i raportowanie danych.
- Tworzenie i zarządzanie danymi grafowymi: Pozwala deweloperom programistycznie tworzyć węzły i relacje, wspierając modelowanie danych, migracje i wzbogacanie grafu.
- Wspomagane przez AI eksplorowanie danych: Umożliwia asystentom AI wspieranie użytkownika w eksploracji i rozumieniu struktury grafu bez potrzeby ręcznego pisania zapytań.
- Automatyzacja operacji na danych: Integruje się z workflow deweloperskimi, automatyzując powtarzalne operacje na bazie danych, poprawiając spójność i oszczędzając czas.
- Bezpieczne zparametryzowane działania: Dostarcza bezpieczny interfejs do zarządzania danymi, obsługując zparametryzowane zapytania, które zapobiegają atakom typu injection i zapewniają bezpieczną manipulację danymi.
Jak skonfigurować
Windsurf
- Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
- Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
- Dodaj wpis serwera Neo4j MCP w obiekcie
mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"neo4j": {
"command": "npx",
"args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}
- Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
- Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny w Twoim kliencie MCP.
Claude
- Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest obecny.
- Otwórz plik konfiguracyjny Claude Desktop.
- Wstaw konfigurację serwera Neo4j MCP w następującej formie:
{
"mcpServers": {
"neo4j": {
"command": "npx",
"args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}
- Zapisz i uruchom ponownie Claude Desktop.
- Potwierdź pomyślne połączenie z bazą danych Neo4j.
Cursor
- Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
- Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
- Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:
{
"mcpServers": {
"neo4j": {
"command": "npx",
"args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}
- Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
- Przetestuj połączenie, aby upewnić się, że działa.
Cline
- Upewnij się, że Node.js jest dostępny na Twoim systemie.
- Zlokalizuj i otwórz plik konfiguracyjny Cline.
- Dodaj konfigurację serwera Neo4j MCP:
{
"mcpServers": {
"neo4j": {
"command": "npx",
"args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}
- Zapisz i uruchom ponownie Cline.
- Sprawdź integrację MCP, aby upewnić się, że działa.
Zabezpieczanie kluczy API:
Zawsze przechowuj wrażliwe dane (takie jak NEO4J_PASSWORD
) za pomocą zmiennych środowiskowych, a nie wartości wpisanych na stałe. Przykład:
{
"mcpServers": {
"neo4j": {
"command": "npx",
"args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
"env": {
"NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "${NEO4J_PASSWORD}"
}
}
}
}
Jak używać MCP w flow
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"neo4j": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “neo4j” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL swoim własnym adresem MCP.
Przegląd
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Serwer Neo4j MCP łączy AI i bazę Neo4j |
Lista Promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów |
Lista Zasobów | ⛔ | Brak jawnie udokumentowanych zasobów |
Lista Narzędzi | ✅ | execute_query, create_node, create_relationship |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Obsługa zmiennych środowiskowych dla danych logowania |
Obsługa sampling (mniej istotne w ewaluacji) | ⛔ | Brak wzmianki w repozytorium |
Obsługa roots: ⛔ (brak dokumentacji)
Na podstawie dostępnej dokumentacji i funkcji, ten serwer MCP jest wysoce wyspecjalizowany i funkcjonalny w zakresie operacji na Neo4j, ale brakuje mu dokumentacji dot. promptów, zasobów, roots i sampling. W zadaniach opartych na bazie danych wypada bardzo dobrze pod względem użyteczności i przejrzystości, słabiej w zakresie rozszerzalności i szerszych funkcji MCP.
Ocena MCP
Posiada LICENCJĘ | ✅ |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 9 |
Liczba Gwiazdek | 46 |
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest serwer Neo4j MCP?
Serwer Neo4j MCP to most między asystentami AI a bazą danych grafowych Neo4j, umożliwiający wykonywanie zapytań Cypher w języku naturalnym, tworzenie węzłów oraz zarządzanie relacjami bezpośrednio ze środowisk AI.
- Jakie operacje mogą wykonywać agenci AI z serwerem Neo4j MCP?
Agenci AI mogą wykonywać zapytania Cypher, tworzyć węzły, ustanawiać relacje i bezpiecznie zarządzać danymi grafowymi za pomocą zparametryzowanych akcji.
- Czy bezpieczne jest przechowywanie danych logowania Neo4j w konfiguracji?
Nie, ze względów bezpieczeństwa zawsze używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych, takich jak NEO4J_PASSWORD. Unikaj wpisywania haseł na stałe i odwołuj się do konfiguracji środowiskowej w ustawieniach MCP.
- Jak połączyć serwer Neo4j MCP z FlowHunt?
Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt, skonfiguruj serwer MCP za pomocą podanej struktury JSON i podłącz go do swojego agenta AI. To umożliwi płynne operacje na bazie grafowej w ramach workflow AI.
- Czy są dostępne szablony promptów lub zasoby?
Nie są dostępne jawne szablony promptów ani dokumentacja zasobów dla tego serwera MCP. Cała funkcjonalność dostępna jest poprzez narzędzia i API serwera.
Zintegruj Neo4j z FlowHunt
Wyposaż swoich agentów AI w zaawansowane możliwości baz grafowych i bezproblemową obsługę zapytań Cypher dzięki serwerowi Neo4j MCP w FlowHunt.