Memgraph MCP Sunucusu Entegrasyonu

Memgraph MCP Sunucusu Entegrasyonu

Memgraph MCP Sunucusu ile Memgraph grafik verilerinizi AI ajanlarına ve sohbet botlarına bağlayın, FlowHunt ve ötesinde gerçek zamanlı, bağlama duyarlı veritabanı etkileşimleri sağlayın.

“Memgraph” MCP Sunucusu ne yapar?

Memgraph MCP Sunucusu, Memgraph (bir grafik veritabanı) ile büyük dil modelleri (LLM) arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlanmış hafif bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. Memgraph’ın veri, şema ve sorgu yeteneklerini MCP kaynakları ve araçları olarak sunan bu sunucu, AI asistanlarının grafik verisiyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girmesine imkan tanır. Geliştiriciler; veritabanı sorguları çalıştırmak, şema bilgisi çıkarmak ve Memgraph’ta depolanan bağlantılı verilere erişim gerektiren AI tabanlı iş akışlarını kolaylaştırmak için bu sunucuyu kullanabilir. Bu entegrasyon, grafik tabanlı içgörülerden yararlanan akıllı ajanlar ve uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırır; sorgulama, veri keşfi ve şema bulma gibi işlemleri LLM ekosistemleri içinde daha erişilebilir ve standart hale getirir.

Komut Listesi

Depoda herhangi bir prompt şablonundan bahsedilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

  • get_schema()
    Memgraph şema bilgisini alır. Bu kaynak, AI istemcilerinin Memgraph’ta mevcut olan veri yapılarını ve tiplerini anlamasını sağlar; bu da doğru sorgular ve yanıtlar üretmek için gereklidir. (Memgraph’ın --schema-info-enabled=True ile çalışması gerekir.)

Araçlar Listesi

  • run_query()
    Memgraph veritabanında bir Cypher sorgusu çalıştırır. Bu araç, LLM’lerin ve AI ajanlarının grafik veritabanı ile doğrudan etkileşime geçerek dinamik veri çekme, analiz ve manipülasyonunu AI tabanlı iş akışlarıyla mümkün kılar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • Veritabanı ile Sohbet
    Kullanıcılar, Memgraph veritabanı ile sohbet eder gibi etkileşime geçebilir; grafik verisi keşfi ve analizi için Cypher sorgularını oluşturup çalıştırabilir ve sonuçlarını yorumlayabilirler.

  • Şema Keşfi
    AI ajanları, Memgraph veritabanının yapısını otomatik olarak alıp anlayarak geçerli sorgular üretmeyi ve yeni ya da değişen veri modelleriyle entegrasyonu kolaylaştırabilir.

  • Veritabanı Yönetimi
    Geliştiriciler, grafik verilerini yönetmek ve sorgulamak için LLM’lerden yardım alabilir; derin Cypher bilgisine ihtiyaç duymadan idari veya analitik görevleri kolaylaştırabilir.

  • AI İş Akışları ile Entegrasyon
    Sunucu, AI tabanlı uygulama veya platformlara (ör. Claude) entegre edilerek daha büyük akıllı iş akışlarında gerçek zamanlı grafik veritabanı erişimi sunabilir.

Kurulum nasıl yapılır

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı mevcut değil.

Claude

  1. Claude for Desktop uygulamasını kurun.
  2. Claude yapılandırma dosyanızı bulun:
    • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
  3. mcpServers nesnesine Memgraph MCP Sunucusu girişini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "mpc-memgraph": {
          "command": "/absolute/path/to/uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
  5. Memgraph araçlarının ve kaynaklarının Claude’da listelendiğini doğrulayın.

Not: uv çalıştırılabilir dosyası için mutlak yolu kullanın. (MacOS/Linux için which uv, Windows için where uv ile bulun.)

Cursor

Cursor için kurulum talimatı mevcut değil.

Cline

Cline için kurulum talimatı mevcut değil.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama

Mevcut belgelerde API anahtarlarının güvenliğini sağlama veya ortam değişkeni kullanımı hakkında bir bilgi bulunmamaktadır.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

Akışınıza MCP sunucularını entegre etmek için önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanınız artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yeteneklerine erişecek şekilde kullanabilir. “memgraph” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Komut ListesiPrompt şablonu bulunamadı
Kaynaklar Listesiget_schema()
Araçlar Listesirun_query()
API Anahtarlarının GüvenliğiBelirtilmemiş
Sampling Desteği (değerlendirmede daha önemsiz)Belirtilmemiş

Roots Desteği: Belirtilmemiş
Sampling Desteği: Belirtilmemiş


Mevcut kurulum, net araç/kaynak açıklamaları ve prompt, roots, sampling referanslarının olmaması ile Memgraph MCP Sunucusu nispeten basit ama işlevsel bir yapıya sahiptir. Açıklık ve açık kaynak varlığı açısından iyi puan alırken, gelişmiş MCP özelliklerinden yoksundur.


Bizim görüşümüz

İki tabloya göre Memgraph MCP Sunucusu 5/10 puan alıyor. Memgraph için temel ama iyi belgelenmiş bir MCP entegrasyonu sunuyor; çalışan araç ve kaynaklara sahip, ancak prompt şablonları, gelişmiş özellikler (roots, sampling) ve daha geniş çoklu platform kurulum talimatları eksik.


MCP Puanı

Bir LICENSE var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı
Fork sayısı8
Yıldız sayısı18

Sıkça sorulan sorular

Memgraph MCP Sunucusu nedir?

Memgraph MCP Sunucusu, Memgraph grafik veritabanı ile büyük dil modelleri arasında köprü görevi görür. Memgraph'ın veri, şema ve sorgu yeteneklerini MCP araçları ve kaynakları olarak sunarak, gerçek zamanlı AI tabanlı veritabanı etkileşimleri sağlar.

Hangi kaynaklar ve araçlar sağlanıyor?

Veritabanı şema bilgisini almak için get_schema() kaynağını ve Memgraph veritabanında doğrudan Cypher sorguları çalıştırmak için run_query() aracını sağlar.

Tipik kullanım alanları nelerdir?

Kullanım alanları arasında grafik verisi için sohbet tabanlı sorgulama, dinamik AI ajanları için şema keşfi, derin Cypher bilgisi gerektirmeden veritabanı yönetimi ve AI destekli iş akışlarında gerçek zamanlı grafik veri erişimi yer alır.

Memgraph MCP'yi FlowHunt'a nasıl entegre ederim?

FlowHunt akışınıza MCP bileşenini ekleyin, ardından sistem MCP yapılandırma panelinde verilen JSON formatını kullanarak Memgraph MCP sunucu bilgilerini girin. Dağıtımınıza göre sunucu adını ve URL'yi değiştirin.

Bir prompt şablonu veya API anahtarı kurulumu gerekli mi?

Bu MCP sunucusu için herhangi bir prompt şablonu veya API anahtarı kurulumu gerekmiyor veya belgelenmemiştir.

Resmi olarak hangi platformlar destekleniyor?

Kurulum talimatları Claude Desktop için sağlanmıştır. Windsurf, Cursor ve Cline gibi diğer platformlar belgelenmemiştir, ancak genel MCP entegrasyonunu destekleyebilirler.

FlowHunt ile Memgraph MCP Entegrasyonunu Deneyin

Grafik verisi ve AI gücünü FlowHunt’ın Memgraph MCP Sunucusu entegrasyonu ile birleştirin. Akıllı iş akışlarınız için gelişmiş sorgulama ve şema keşfi sağlayın.

Daha fazla bilgi

TheGraph MCP Sunucusu
TheGraph MCP Sunucusu

TheGraph MCP Sunucusu

TheGraph MCP Sunucusu, yapay zeka ajanlarını The Graph protokolündeki indekslenmiş blokzincir verileriyle buluşturur; analiz, DeFi izleme ve özel veri sorgulama...

4 dakika okuma
Blockchain AI +6
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4
MCP Veritabanı Sunucusu
MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu, AI asistanları ve otomasyon araçları için SQLite, SQL Server, PostgreSQL ve MySQL gibi popüler veritabanlarına güvenli ve programatik e...

4 dakika okuma
AI Database +4