Tích hợp Máy chủ MCP Memgraph

Máy chủ MCP “Memgraph” làm gì?

Máy chủ MCP Memgraph là một triển khai nhẹ của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) nhằm kết nối Memgraph – một cơ sở dữ liệu đồ thị – với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bằng cách cung cấp dữ liệu, lược đồ và khả năng truy vấn của Memgraph dưới dạng tài nguyên và công cụ MCP, máy chủ này cho phép các trợ lý AI tương tác với dữ liệu đồ thị theo thời gian thực. Lập trình viên có thể sử dụng nó để thực hiện truy vấn cơ sở dữ liệu, trích xuất thông tin lược đồ, và hỗ trợ quy trình AI yêu cầu truy cập dữ liệu liên kết lưu trữ trên Memgraph. Việc tích hợp này giúp đơn giản hóa việc xây dựng tác tử thông minh và ứng dụng tận dụng sức mạnh của đồ thị, làm cho các tác vụ như truy vấn, khám phá dữ liệu và lược đồ trở nên dễ tiếp cận và chuẩn hóa hơn trong hệ sinh thái LLM.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

• get_schema()
  Lấy thông tin lược đồ Memgraph. Tài nguyên này giúp các client AI hiểu được cấu trúc và kiểu dữ liệu có trong Memgraph, rất cần thiết để tạo truy vấn và phản hồi chính xác. (Yêu cầu Memgraph phải chạy với --schema-info-enabled=True.)

Danh sách Công cụ

• run_query()
  Thực thi truy vấn Cypher trên cơ sở dữ liệu Memgraph. Công cụ này cho phép LLM và các tác tử AI tương tác trực tiếp với cơ sở dữ liệu đồ thị, phục vụ truy xuất dữ liệu động, phân tích và thao tác dữ liệu thông qua quy trình AI.

Các trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

• Chat với cơ sở dữ liệu
  Người dùng có thể trò chuyện trực tiếp với cơ sở dữ liệu Memgraph, sử dụng LLM để soạn, thực thi và diễn giải truy vấn Cypher nhằm khám phá và phân tích dữ liệu đồ thị.

• Khám phá lược đồ
  Các tác tử AI có thể tự động lấy và hiểu cấu trúc của cơ sở dữ liệu Memgraph, giúp việc sinh truy vấn hợp lệ và tích hợp với các mô hình dữ liệu mới hoặc thay đổi trở nên dễ dàng hơn.

• Quản lý cơ sở dữ liệu
  Lập trình viên có thể dùng LLM hỗ trợ quản lý và truy vấn dữ liệu đồ thị, giúp thực hiện các tác vụ quản trị hoặc phân tích mà không cần chuyên môn sâu về Cypher.

• Tích hợp vào quy trình AI
  Máy chủ có thể tích hợp vào các ứng dụng hoặc nền tảng AI (như Claude) để cung cấp quyền truy cập cơ sở dữ liệu đồ thị thời gian thực cho quy trình thông minh lớn hơn.

Cách thiết lập

Windsurf

Chưa có hướng dẫn thiết lập cho Windsurf.

Claude

1. Cài đặt Claude cho Desktop.
2. Xác định vị trí tệp cấu hình Claude:
   • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Thêm mục Máy chủ MCP Memgraph vào đối tượng mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mpc-memgraph": {
         "command": "/absolute/path/to/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-memgraph",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude Desktop.
5. Kiểm tra các công cụ và tài nguyên Memgraph đã xuất hiện trong Claude.

Lưu ý: Sử dụng đường dẫn tuyệt đối cho tệp thực thi uv. Lấy đường dẫn bằng which uv (MacOS/Linux) hoặc where uv (Windows).

Cursor

Chưa có hướng dẫn thiết lập cho Cursor.

Cline

Chưa có hướng dẫn thiết lập cho Cline.

Bảo mật API Key

Không có đề cập về bảo mật API key hoặc sử dụng biến môi trường trong tài liệu hiện có.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác tử AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác tử AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng của nó. Lưu ý đổi “memgraph” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay thế URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Hỗ trợ Roots: Không xác định
Hỗ trợ Sampling: Không xác định

Giữa các hướng dẫn thiết lập có sẵn, mô tả rõ ràng về công cụ/tài nguyên, và việc thiếu prompt, roots, sampling, Máy chủ MCP Memgraph khá cơ bản nhưng hoạt động tốt. Điểm cộng là rõ ràng và mã nguồn mở, tuy nhiên thiếu các tính năng MCP nâng cao.

Đánh giá của chúng tôi

Dựa trên hai bảng trên, Máy chủ MCP Memgraph được 5/10 điểm. Nó cung cấp tích hợp MCP cơ bản nhưng tài liệu rõ ràng cho Memgraph với các công cụ và tài nguyên hoạt động, song thiếu mẫu prompt, tính năng nâng cao (roots, sampling) và hướng dẫn đa nền tảng.

Điểm MCP