AI-agent för Neo4j-integration
Integrera din Neo4j-grafdatabas sömlöst med Claude Desktop och möjliggör naturligt språkstyrda grafoperationer. Utför Cypher-frågor utan ansträngning, skapa noder och relationer samt hantera din data med konversationsbaserad AI. Lås upp avancerade företagsfunktioner för grafer och effektivisera dina arbetsflöden med säker, skalbar och intuitiv databashantering.
Grafdatabasoperationer med naturligt språk
Gör det möjligt för dina team att interagera med Neo4j-grafdatabasen via enkla, naturliga språkkommandon. Integrationen stöder utförande av Cypher-frågor, skapande av noder och etablering av relationer, allt via konversationsbaserad AI i Claude Desktop. Höj produktiviteten genom att eliminera komplex frågesyntax och fokusera på affärsresultat.
- Konversationsbaserad AI.
- Interagera med din Neo4j-databas med vardagligt språk och gör databashantering tillgängligt även för icke-tekniska användare.
- Cypher-frågeutförande.
- Utför enkelt alla typer av Cypher-frågor – läs, skapa, uppdatera, ta bort – direkt via AI-agenten.
- Säkra operationer.
- Stöder parameteriserade frågor för att förhindra injektionsattacker och säkerställer att din data är skyddad under alla operationer.
- Stöd för företagsdatabaser.
- Anslut till specifika databaser i Neo4j Enterprise Edition för detaljerad kontroll och arbetsflöden över flera databaser.
Flexibel hantering av noder och relationer
Skapa, uppdatera och relatera datanoder i din Neo4j-graf på ett enkelt sätt. Ange anpassade nodetiketter, egenskaper och relationstyper – allt med intuitiva naturliga språkprompter. Integrationen säkerställer smidig datastrukturering för att optimera din grafdatabas för analys och affärsintelligens.
- Skapande av noder.
- Lägg till nya noder med specifika etiketter och egenskaper, med stöd för alla Neo4j-datatyper för maximal flexibilitet.
- Relationshantering.
- Skapa och hantera komplexa relationer mellan noder, definiera typer, riktningar och anpassade egenskaper.
- Strukturerade resultat.
- Få fråge- och skapanderesultat i ett strukturerat format, redo för integration i rapporter eller analysflöden.
Företagskonfiguration och arbetsflödesautomatisering
Anpassa din Neo4j-integration för företagsmiljöer med robust stöd för miljövariabler, målinriktning mot flera databaser och enkel distribution via npx eller Smithery. Automatisera tester och utvecklingsflöden för att säkerställa tillförlitlighet och skalbarhet för affärskritiska applikationer.
- Företagskonfiguration.
- Ställ in anslutningar till specifika databaser, konfigurera autentisering och anpassa miljön efter organisationens behov.
- Snabb distribution.
- Distribuera direkt med npx eller Smithery CLI för smidig onboarding och utveckling.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Neo4j MCP-integrationsverktyg
Följande verktyg är tillgängliga som en del av Neo4j MCP-integrationen:
- execute_query
Utför Cypher-frågor mot Neo4j-databasen, stöder alla frågetyper och returnerar strukturerade resultat.
- create_node
Skapa en ny nod i grafdatabasen med angivna etiketter och egenskaper, och få den skapade noden tillbaka.
- create_relationship
Skapa en relation mellan två befintliga noder med definierad typ, riktning och egenskaper.
Integrera Neo4j med Claude Desktop enkelt
Upplev sömlös interaktion med naturligt språk mot din Neo4j-grafdatabas. Boka en personlig demo eller starta din gratis provperiod för att låsa upp avancerade grafoperationer med MCP Neo4j Server.
Vad är Neo4j MCP Server
Neo4j MCP Server är en uppsättning öppen källkod-servrar och verktyg som byggts för att integrera Model Context Protocol (MCP) med Neo4j, den ledande grafdatabasen. Model Context Protocol (MCP), introducerat av Anthropic, standardiserar interaktioner mellan stora språkmodeller (LLM:er) och externa tjänster, API:er och databaser—vilket möjliggör sömlös, kontextuell verktygsanvändning av AI-agenter och applikationer. Neo4j MCP-servrar gör det möjligt för LLM:er och utvecklarverktyg att interagera direkt med Neo4j-databaser för frågor, kunskapsgrafhantering, datamodellering och hantering av molngrafdatabasinfrastruktur, allt via MCP-standarden. Dessa servrar inkluderar specialiserade implementationer för Cypher-frågeutförande, kunskapsgrafminne, visuell datamodellering och hantering av Neo4j Aura-molninstanser. Stödda av stora moln- och AI-leverantörer och ramverk som LangChain, CrewAI och IDE:er som VS Code, överbryggar Neo4j MCP Server gapet mellan avancerade AI-agenter och rik, verklig grafdata.
Funktioner
Vad vi kan göra med Neo4j MCP Server
Neo4j MCP Server möjliggör sömlös AI-driven och programmatisk interaktion med Neo4j-databaser via Model Context Protocol. Dess serverpaket ger kontextuell dataåtkomst, grafmodellering och infrastrukturhantering direkt till LLM:er, agenter och utvecklarverktyg.
- Fråga grafer
- Använd LLM:er eller agentramverk för att generera och utföra Cypher-frågor, hämta subgrafer och extrahera databasscheman från Neo4j.
- Hantera kunskapsgrafminne
- Spara, uppdatera och sök minnesenheter och relationer som en kunskapsgraf, vilket stöder långsiktigt AI-minne och kontext.
- Datamodellering & visualisering
- Definiera, validera och visualisera grafdatamodeller, inklusive interaktiv schemadesign och import/export med verktyg som Arrows.
- Molndatabashantering
- Starta, pausa, återuppta eller ta bort Neo4j Aura-molninstanser, hantera hyresgäster och projekt samt automatisera infrastrukturopgifter direkt i din IDE.
- Säker, dubbelriktad integration
- Möjliggör säkra, ihållande och kontextuella anslutningar mellan AI-agenter, utvecklarverktyg och Neo4j-databaser med hjälp av standardiserat MCP-protokoll.
Vad är Neo4j MCP Server
AI-agenter kan utnyttja Neo4j MCP Server för att få åtkomst till, modifiera och visualisera komplex grafdata i realtid, hantera långsiktigt minne som kunskapsgrafer, automatisera molndatabasoperationer och sömlöst integrera med det bredare AI-ekosystemet. Med standardiserade MCP-gränssnitt får agenter kontextuell tillgång till data, verktyg och infrastruktur, vilket snabbar upp utvecklingen, förbättrar AI-resonemang och möjliggör avancerade användningsfall såsom multimodal hämtning, dynamisk schemagenerering och automatiserade datainsikter.