Neo4j MCP Sunucu Entegrasyonu

“Neo4j” MCP Sunucusu ne yapar?

Neo4j MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanlarını Neo4j grafik veritabanına bağlayan özel bir araçtır. Bu sayede büyük dil modelleri (LLM) ile Neo4j arasında sorunsuz etkileşimler kurulur ve geliştiriciler ile kullanıcılar doğal dil talimatlarıyla grafik veritabanı işlemleri gerçekleştirebilir. Ara sunucu görevi gören Neo4j MCP Sunucusu, AI tabanlı iş akışlarının Cypher sorguları yürütmesini, düğüm ve ilişki yönetimini ve veritabanından yapılandırılmış sonuçlar almasını sağlar. Bu entegrasyon, karmaşık veritabanı işlemlerini erişilebilir, otomatikleştirilebilir ve güvenli hale getirerek AI destekli geliştirme ortamlarında verimliliği artırır.

Prompt Listesi

Mevcut depo dokümantasyonunda açıkça tanımlanmış prompt şablonları yer almamaktadır.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Depoda açıkça tanımlanmış bir kaynak dokümantasyonu bulunmamaktadır.

Araç Listesi

• execute_query: Neo4j veritabanında Cypher sorguları çalıştırır. Tüm Cypher işlemlerini (OKU, OLUŞTUR, GÜNCELLE, SİL) destekler, enjeksiyonu önlemek için parametre geçişi sağlar ve yapılandırılmış sonuçlar döndürür.
• create_node: Grafik veritabanında yeni bir düğüm oluşturur. Kullanıcılar düğüm etiketlerini ve özelliklerini belirtebilir; tüm Neo4j veri tiplerini destekler. Oluşturulan düğümü ve içsel ID’sini döndürür.
• create_relationship: Mevcut iki düğüm arasında ilişki kurar. Kullanıcılar ilişki türünü ve yönünü tanımlayabilir, özellik ekleyebilir ve kaynak/hedef düğüm ID’lerini sağlamalıdır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Grafik Veritabanı Sorgulama: Kullanıcıların doğal dil kullanarak Neo4j üzerinde karmaşık Cypher sorguları çalıştırmasını sağlayarak veri çekme, analiz ve raporlama imkanı sunar.
• Grafik Veri Oluşturma ve Yönetimi: Geliştiricilerin programatik olarak düğüm ve ilişkiler oluşturmasını mümkün kılar; veri modelleme, taşınma ve zenginleştirme işlemlerini destekler.
• AI Destekli Veri Keşfi: AI asistanlarının, kullanıcıların grafik yapıları keşfetmesine ve sorgu yazmadan içgörü elde etmesine yardımcı olmasını sağlar.
• Otomatik Veri İşlemleri: Geliştirme iş akışlarına entegre olarak tekrarlayan veritabanı işlemlerini otomatikleştirir, tutarlılığı artırır ve zaman kazandırır.
• Güvenli Parametreli İşlemler: Enjeksiyon saldırılarını önlemek ve güvenli veri manipülasyonu sağlamak için parametreli sorguları destekleyen güvenli bir arayüz sunar.

Kurulum nasıl yapılır

Windsurf

1. Sisteminizde Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers nesnesine Neo4j MCP Sunucu girişini ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalıştığını ve MCP istemcinizde erişilebilir olduğunu kontrol edin.

Claude

1. Node.js kurulu değilse yükleyin.
2. Claude Desktop yapılandırma dosyanızı açın.
3. Neo4j MCP Sunucu yapılandırmasını aşağıdaki gibi ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
5. Neo4j veritabanınıza başarılı bağlantı kurulduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor yapılandırma dosyanızı açın.
3. Aşağıdaki MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Bağlantının çalıştığını test edin.

Cline

1. Sisteminizde Node.js’in bulunduğundan emin olun.
2. Cline yapılandırma dosyanızı bulun ve açın.
3. Neo4j MCP Sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP entegrasyonunun çalıştığından emin olun.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Hassas kimlik bilgilerini (ör. NEO4J_PASSWORD) daima ortam değişkenleri ile saklayın, kodda sabit değerler kullanmayın. Örneğin:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP kullanımı

FlowHunt iş akışınıza MCP sunucularını entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

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

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

Yapılandırma tamamlandığında AI ajanınız artık bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “neo4j” kısmını kendi MCP sunucu adınızla, URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Roots desteği: ⛔ (dokümante edilmemiş)

Mevcut dökümantasyon ve özellikler arasında bu MCP sunucusu Neo4j işlemleri için oldukça uzmanlaşmış ve işlevseldir; ancak promptlar, kaynaklar, roots ve sampling hakkında dökümantasyon eksiktir. Veritabanı odaklı görevlerde yardımcı olma ve açıklık açısından güçlüdür; fakat genişletilebilirlik veya daha kapsamlı MCP özellikleri açısından zayıftır.

MCP Skoru