Integracja serwera Neo4j MCP

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.

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

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.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

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

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. 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"
      }
    }
  }
}

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny w Twoim kliencie MCP.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest obecny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude Desktop.
3. 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"
      }
    }
  }
}

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Potwierdź pomyślne połączenie z bazą danych Neo4j.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. 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"
      }
    }
  }
}

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Przetestuj połączenie, aby upewnić się, że działa.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest dostępny na Twoim systemie.
2. Zlokalizuj i otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. 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"
      }
    }
  }
}

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. 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

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