Memgraph MCP Server-integration

Memgraph MCP Server-integration

Koppla din Memgraph-grafdata till AI-agenter och chatbottar med Memgraph MCP Server och möjliggör realtids-, kontextmedvetna databasinteraktioner i FlowHunt och utanför.

Vad gör “Memgraph” MCP Server?

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.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

  • get_schema()
    Hämtar schemainformation om Memgraph. Denna resurs gör det möjligt för AI-klienter att förstå strukturen och datatyperna som finns i Memgraph, vilket är avgörande för att generera korrekta frågor och svar. (Kräver att Memgraph körs med --schema-info-enabled=True.)

Lista över verktyg

  • run_query()
    Kör en Cypher-fråga mot Memgraph-databasen. Detta verktyg gör det möjligt för LLM:er och AI-agenter att interagera direkt med grafdatabasen, vilket möjliggör dynamisk datahämtning, analys och manipulation via AI-drivna arbetsflöden.

Användningsområden för denna MCP Server

  • 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.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Windsurf.

Claude

  1. Installera Claude för Desktop.
  2. Leta upp din Claude-konfigurationsfil:
    • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
  3. Lägg till Memgraph MCP Server-posten i objektet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "mpc-memgraph": {
          "command": "/absolut/sökväg/till/uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolut/sökväg/till/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.
  5. Kontrollera att Memgraph-verktyg och resurser visas i Claude.

Obs: Använd den absoluta sökvägen till den exekverbara filen uv. Hitta den med which uv (MacOS/Linux) eller where uv (Windows).

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cursor.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cline.

Säkerställa API-nycklar

Ingen information om att säkra API-nycklar eller användning av miljövariabler i den tillgängliga dokumentationen.

Så här använder du denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptmallarInga promptmallar funna
Lista över resurserget_schema()
Lista över verktygrun_query()
Säkerställa API-nycklarEj 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.


Vår åsikt

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.


MCP-poäng

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal Forks8
Antal Stars18

Vanliga frågor

Vad är Memgraph MCP Server?

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.

Vilka resurser och verktyg tillhandahåller den?

Den tillhandahåller resursen get_schema() för att hämta databasens schema och verktyget run_query() för att köra Cypher-frågor direkt mot Memgraph-databasen.

Vilka är de typiska användningsområdena?

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.

Hur integrerar jag Memgraph MCP i FlowHunt?

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.

Krävs det någon promptmall eller API-nyckelkonfiguration?

Nej, inga promptmallar eller API-nyckelkonfiguration krävs eller dokumenteras för denna MCP-server.

Vilka plattformar stöds officiellt?

Installationsinstruktioner finns för Claude Desktop. Andra plattformar som Windsurf, Cursor och Cline är inte dokumenterade, men kan stödja generisk MCP-integration.

Prova Memgraph MCP-integration med FlowHunt

Dra nytta av kraften i grafdata och AI med FlowHunt’s Memgraph MCP Server-integration. Möjliggör avancerad frågeställning och schemaupptäckt för dina intelligenta arbetsflöden.

Lär dig mer

mem0 MCP-server
mem0 MCP-server

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...

4 min läsning
MCP Server AI +4
TheGraph MCP Server
TheGraph MCP Server

TheGraph MCP Server

TheGraph MCP Server kopplar AI-agenter till indexerad blockkedjedata från The Graph-protokollet och möjliggör smidig åtkomst, sökning och analys av on-chain-inf...

4 min läsning
Blockchain AI +6
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4