
mem0 MCP-server
mem0 MCP-server kopplar AI-assistenter till strukturerad lagring, hämtning och semantisk sökning för kodsnuttar, dokumentation och bästa praxis inom kodning. De...
Koppla din Memgraph-grafdata till AI-agenter och chatbottar med Memgraph MCP Server och möjliggör realtids-, kontextmedvetna databasinteraktioner i FlowHunt och utanför.
Memgraph MCP Server är en lättviktig implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att överbrygga gapet mellan Memgraph, en grafdatabas, och stora språkmodeller (LLMs). Genom att exponera Memgraphs data, schema och frågefunktioner som MCP-resurser och verktyg, kan denna server låta AI-assistenter interagera med grafdata i realtid. Utvecklare kan använda den för att utföra databasfrågor, hämta schemainformation och underlätta AI-drivna arbetsflöden som kräver åtkomst till sammankopplad data lagrad i Memgraph. Denna integration förenklar skapandet av intelligenta agenter och applikationer som utnyttjar grafbaserade insikter, vilket gör uppgifter som frågeställning, datautforskning och schemaupptäckt mer tillgängliga och standardiserade i LLM-ekosystem.
Inga promptmallar nämns i arkivet.
--schema-info-enabled=True
.)Chatta med databasen
Användare kan konversera med Memgraph-databasen och använda LLM:er för att formulera, köra och tolka Cypher-frågor för grafdatautforskning och analys.
Schemaupptäckt
AI-agenter kan automatiskt hämta och förstå strukturen på Memgraph-databasen, vilket förenklar processen att generera giltiga frågor och integrera med nya eller föränderliga datamodeller.
Databashantering
Utvecklare kan använda LLM:er för att administrera och fråga grafdata, vilket gör det enklare att utföra administrativa eller analytiska uppgifter utan djup Cypher-expertis.
Integration med AI-arbetsflöden
Servern kan integreras i AI-drivna applikationer eller plattformar (som Claude) för att ge realtidsåtkomst till grafdatabasen inom större intelligenta arbetsflöden.
Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Windsurf.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
$env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"mpc-memgraph": {
"command": "/absolut/sökväg/till/uv",
"args": [
"--directory",
"/absolut/sökväg/till/mcp-memgraph",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
Obs: Använd den absoluta sökvägen till den exekverbara filen uv
. Hitta den med which uv
(MacOS/Linux) eller where uv
(Windows).
Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cursor.
Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cline.
Ingen information om att säkra API-nycklar eller användning av miljövariabler i den tillgängliga dokumentationen.
Att använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:
{
"memgraph": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “memgraph” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptmallar | ⛔ | Inga promptmallar funna |
Lista över resurser | ✅ | get_schema() |
Lista över verktyg | ✅ | run_query() |
Säkerställa API-nycklar | ⛔ | Ej nämnt |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Roots-stöd: Ej specificerat
Sampling-stöd: Ej specificerat
Med tillgänglig installation, tydlig verktygs-/resursbeskrivning och frånvaro av promptar, roots och sampling-referenser, är Memgraph MCP Server relativt enkel men funktionell. Den får högre poäng för tydlighet och öppen källkod, men saknar avancerade MCP-funktioner.
Baserat på de två tabellerna får Memgraph MCP Server 5 av 10 i betyg. Den erbjuder grundläggande men väl dokumenterad MCP-integration för Memgraph med fungerande verktyg och resurser, men saknar promptmallar, avancerade funktioner (roots, sampling) och bredare installationsinstruktioner för flera plattformar.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal Forks | 8 |
Antal Stars | 18 |
Memgraph MCP Server är en brygga mellan grafdatabasen Memgraph och stora språkmodeller. Den exponerar Memgraphs data, schema och frågefunktioner som MCP-verktyg och resurser, vilket möjliggör AI-drivna databasinteraktioner i realtid.
Den tillhandahåller resursen get_schema() för att hämta databasens schema och verktyget run_query() för att köra Cypher-frågor direkt mot Memgraph-databasen.
Användningsområden inkluderar konversationell frågeställning av grafdata, schemaupptäckt för dynamiska AI-agenter, databasadministration utan djupa Cypher-kunskaper och inbäddad realtidsåtkomst till grafdata i AI-drivna arbetsflöden.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera sedan detaljerna för Memgraph MCP-servern i systemets MCP-konfigurationspanel med det angivna JSON-formatet. Byt ut servernamn och URL efter behov för din driftsättning.
Nej, inga promptmallar eller API-nyckelkonfiguration krävs eller dokumenteras för denna MCP-server.
Installationsinstruktioner finns för Claude Desktop. Andra plattformar som Windsurf, Cursor och Cline är inte dokumenterade, men kan stödja generisk MCP-integration.
Dra nytta av kraften i grafdata och AI med FlowHunt’s Memgraph MCP Server-integration. Möjliggör avancerad frågeställning och schemaupptäckt för dina intelligenta arbetsflöden.
mem0 MCP-server kopplar AI-assistenter till strukturerad lagring, hämtning och semantisk sökning för kodsnuttar, dokumentation och bästa praxis inom kodning. De...
TheGraph MCP Server kopplar AI-agenter till indexerad blockkedjedata från The Graph-protokollet och möjliggör smidig åtkomst, sökning och analys av on-chain-inf...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...