Integração do Servidor Memgraph MCP

O que faz o Servidor “Memgraph” MCP?

O Servidor Memgraph MCP é uma implementação leve do Model Context Protocol (MCP) projetada para fazer a ponte entre o Memgraph, um banco de dados de grafos, e grandes modelos de linguagem (LLMs). Ao expor os dados, o esquema e as capacidades de consulta do Memgraph como recursos e ferramentas MCP, este servidor permite que assistentes de IA interajam com dados de grafos em tempo real. Desenvolvedores podem usá-lo para executar consultas no banco de dados, extrair informações do esquema e facilitar fluxos de trabalho orientados por IA que exigem acesso a dados conectados armazenados no Memgraph. Esta integração simplifica a criação de agentes e aplicações inteligentes que aproveitam insights baseados em grafos, tornando tarefas como consulta, exploração de dados e descoberta de esquemas mais acessíveis e padronizadas dentro dos ecossistemas de LLM.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

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Lista de Recursos

• get_schema()
  Recupera informações do esquema do Memgraph. Este recurso permite que clientes de IA compreendam a estrutura e os tipos de dados presentes no Memgraph, o que é essencial para gerar consultas e respostas precisas. (Requer o Memgraph rodando com --schema-info-enabled=True.)

Lista de Ferramentas

• run_query()
  Executa uma consulta Cypher no banco de dados Memgraph. Esta ferramenta permite que LLMs e agentes de IA interajam diretamente com o banco de dados de grafos, possibilitando a recuperação dinâmica de dados, análises e manipulação por meio de fluxos de trabalho orientados por IA.

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Casos de Uso deste Servidor MCP

• Converse com o Banco de Dados
  Usuários podem interagir de forma conversacional com o banco de dados Memgraph, usando LLMs para compor, executar e interpretar consultas Cypher para exploração e análise de dados de grafos.

• Descoberta de Esquema
  Agentes de IA podem recuperar e compreender automaticamente a estrutura do banco de dados Memgraph, simplificando o processo de geração de consultas válidas e integração com modelos de dados novos ou em evolução.

• Gerenciamento de Banco de Dados
  Desenvolvedores podem usar LLMs para ajudar a gerenciar e consultar dados de grafos, tornando mais fácil realizar tarefas administrativas ou analíticas sem profunda expertise em Cypher.

• Integração com Fluxos de Trabalho de IA
  O servidor pode ser incorporado em aplicações ou plataformas orientadas por IA (como Claude) para fornecer acesso em tempo real ao banco de dados de grafos dentro de fluxos de trabalho inteligentes maiores.

Como configurá-lo

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração disponível para Windsurf.

Claude

1. Instale o Claude para Desktop .
2. Localize seu arquivo de configuração do Claude:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Adicione a entrada do Servidor Memgraph MCP no objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mpc-memgraph": {
         "command": "/caminho/absoluto/para/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/caminho/absoluto/para/mcp-memgraph",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se as ferramentas e recursos Memgraph estão listados no Claude.

Nota: Use o caminho absoluto para o executável uv. Obtenha-o com which uv (MacOS/Linux) ou where uv (Windows).

Cursor

Nenhuma instrução de configuração disponível para Cursor.

Cline

Nenhuma instrução de configuração disponível para Cline.

Protegendo Chaves de API

Não há menção sobre proteção de chaves de API ou uso de variáveis de ambiente na documentação disponível.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "memgraph": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “memgraph” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Suporte a Roots: Não especificado
Suporte a Sampling: Não especificado

Entre as opções de configuração disponíveis, descrição clara de ferramentas/recursos e ausência de prompts, roots e referências a sampling, o Servidor Memgraph MCP é relativamente básico, mas funcional. Ele se destaca pela clareza e presença open source, embora falte recursos MCP avançados.

Nossa opinião

Com base nas duas tabelas, o Servidor Memgraph MCP obtém uma pontuação de 5/10. Ele oferece uma integração MCP básica mas bem documentada para o Memgraph, com ferramentas e recursos funcionando, mas carece de templates de prompt, recursos avançados (roots, sampling) e instruções de configuração multiplataforma mais amplas.

Pontuação MCP