Memgraph MCP Server-integration

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.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

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.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

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:

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

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