Neo4j MCP Server-integration

Vad gör “Neo4j” MCP-servern?

Neo4j MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg som fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Neo4j grafdatabasen. Den möjliggör sömlös interaktion mellan stora språkmodeller (LLM:er) och Neo4j, så att utvecklare och användare kan utföra grafdatabasoperationer via naturliga språkinstruktioner. Genom att agera mellanhand låter Neo4j MCP-servern AI-drivna arbetsflöden köra Cypher-frågor, hantera noder och relationer samt hämta strukturerade resultat från databasen. Denna integration ökar produktiviteten genom att göra komplexa databasoperationer tillgängliga, automatiserbara och säkra i olika AI-drivna utvecklingsmiljöer.

Lista över prompts

Inga uttryckliga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen för arkivet.

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser dokumenteras i arkivet.

Lista över verktyg

• execute_query: Kör Cypher-frågor på Neo4j-databasen. Stöder alla Cypher-operationer (READ, CREATE, UPDATE, DELETE), tillåter parameteröverföring för att förebygga injection, och returnerar strukturerade resultat.
• create_node: Skapar en ny nod i grafdatabasen. Användaren kan ange nodetiketter och egenskaper, med stöd för alla Neo4j-datatyper. Returnerar den skapade noden och dess interna ID.
• create_relationship: Etablerar en relation mellan två befintliga noder. Användaren kan definiera relationstyp och riktning, lägga till egenskaper och måste ange nod-ID för källa och mål.

Användningsområden för denna MCP-server

• Grafdatabasfrågning: Gör det möjligt för användare att köra komplexa Cypher-frågor på Neo4j med naturligt språk, vilket förenklar datahämtning, analys och rapportering.
• Skapande & hantering av grafdata: Låter utvecklare programmässigt skapa noder och relationer, vilket stöder datamodellering, migrering och berikning.
• AI-assisterad datautforskning: Ger AI-assistenter möjlighet att hjälpa användare utforska och förstå grafstrukturer samt hitta insikter utan att manuellt skriva frågor.
• Automatiserade dataoperationer: Integreras i utvecklingsarbetsflöden för att automatisera repetitiva databasoperationer, vilket förbättrar konsekvens och sparar tid.
• Säkra parameterstyrda åtgärder: Ger ett säkert gränssnitt för datahantering, med stöd för parameterstyrda frågor för att förebygga injection-attacker och säkerställa trygg datamanipulation.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat på systemet.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Neo4j MCP-servern i ditt mcpServers-objekt:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är åtkomlig i din MCP-klient.

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna din Claude Desktop-konfigurationsfil.
3. Lägg in Neo4j MCP-serverns konfiguration enligt följande:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. Spara och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att anslutningen till din Neo4j-databas fungerar.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Öppna Cursor-konfigurationsfilen.
3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Testa anslutningen så att den fungerar.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är tillgängligt på systemet.
2. Hitta och öppna Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Neo4j MCP-serverns konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera MCP-integrationen för att säkerställa att den fungerar.

Skydda API-nycklar:
Lagra alltid känsliga uppgifter (såsom NEO4J_PASSWORD) med miljövariabler istället för hårdkodade värden. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alanse/mcp-neo4j-server@latest"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "${NEO4J_PASSWORD}"
      }
    }
  }
}

Så använder du MCP i flows

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja 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, ange din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

{
  "neo4j": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta 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 “neo4j” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: ⛔ (inte dokumenterat)

Sett till tillgänglig dokumentation och funktioner är denna MCP-server mycket specialiserad och funktionell för Neo4j-operationer, men saknar dokumentation om prompts, resurser, roots och sampling. För databasfokuserade uppgifter är den stark i nytta och tydlighet, men svagare i utbyggbarhet eller bredare MCP-funktioner.

MCP-betyg