German Family Business Knowledge Graph MCP Server

德国家族企业知识图谱 MCP 服务器

🏢 KnowledgeGraph-MCP - 专门为德国家族企业知识图谱构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器

📋 项目简介

本项目提供一个专业的 MCP 服务器，让 AI 助手（如 Claude、Cursor、Cline 等）能够直接访问和查询德国家族企业知识图谱数据库。通过 Neo4j 图数据库存储结构化知识，支持复杂的关系查询和语义搜索。

🎯 项目特色

垂直领域专业化: 专注于德国家族企业领域知识
智能查询支持: AI 可自然构造 Cypher 查询语句
结构化知识图谱: 层次化组织的企业管理、创新、传承知识
即插即用: 快速集成到现有 AI 工作流程
安全可靠: 只读访问，防止数据意外修改

✨ 功能特性

🔍 核心工具

explain_database_structure - 数据库结构解释器
- 完整的知识图谱结构概览
- 节点类型、关系类型详细说明
- 实际数据样例展示
- 领域术语和概念介绍
run_cypher_query - Cypher 查询执行器
- 安全的只读查询执行
- 丰富的查询结果格式化
- 智能错误提示和建议
- 支持参数化查询

📊 知识图谱内容

企业管理 (Unternehmensführung)
创新发展 (Innovation)
企业传承 (Nachfolge)
治理结构 (Governance)
中小企业 (Mittelstand)
数字化转型 (Digitalisierung)

🚀 快速开始

前置要求

Python 3.8+
Neo4j 5.0+
支持 MCP 的 AI 客户端 (Claude Desktop, Cursor, Cline 等)

安装步骤

克隆项目
git clone https://github.com/guangxiangdebizi/KnowledgeGraph-MCP.git cd KnowledgeGraph-MCP
创建虚拟环境
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 .venv\Scripts\activate # Windows
安装依赖
pip install -r mcp_requirements.txt
配置 Neo4j 数据库
# 确保 Neo4j 服务运行在 localhost:7687 # 修改 neo4j_mcp_server.py 中的连接配置 NEO4J_URI = "bolt://localhost:7687" NEO4J_USERNAME = "neo4j" NEO4J_PASSWORD = "your_password"
导入知识图谱数据
python import_to_neo4j.py
启动 MCP 服务器
python neo4j_mcp_server.py

MCP 客户端配置

Cursor

在 Cursor 的 MCP 配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-knowledge-graph": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "name": "Neo4j知识图谱",
      "description": "德国家族企业知识图谱查询服务"
    }
  }
}

Claude Desktop

在 ~/.config/claude/mcp_servers.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-knowledge-graph": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "transport": "sse",
      "name": "Neo4j知识图谱"
    }
  }
}

📁 项目结构

KnowledgeGraph-MCP/
├── neo4j_mcp_server.py           # MCP 服务器主程序
├── import_to_neo4j.py            # 数据导入脚本
├── setup_graphrag.py             # GraphRAG 设置脚本
├── mcp_requirements.txt          # MCP 依赖包
├── requirements.txt              # 完整依赖包
├── knowledge_graph_nodes.csv     # 节点数据
├── knowledge_graph_relationships.csv # 关系数据
├── 德国的家族企业/                # 原始文档
├── 德国的家族企业的PPT/           # 演示文档
├── README_MCP服务器使用说明.md    # MCP 使用说明
├── README_Neo4j导入说明.md       # 数据导入说明
├── cursor_config.json           # Cursor MCP 配置
├── cline_config.json            # Cline MCP 配置
└── 通用_mcp_config.json          # 通用 MCP 配置

💡 使用示例

1. 获取数据库结构

# AI 首先调用此工具了解知识图谱结构
explain_database_structure()

2. 查询特定主题

# AI 根据结构信息构造查询
run_cypher_query("""
MATCH (n:Node) 
WHERE n.name CONTAINS '创新' AND n.type = 'section'
RETURN n.name, n.description 
LIMIT 5
""")

3. 探索关系网络

# 查找层次关系
run_cypher_query("""
MATCH (parent)-[:INCLUDES]->(child)
WHERE parent.name CONTAINS '家族企业'
RETURN parent.name, child.name, child.type
""")

🛠️ 技术栈

后端框架: FastMCP 2.0
图数据库: Neo4j 5.0+
Python 驱动: neo4j-driver
协议标准: Model Context Protocol
传输方式: Server-Sent Events (SSE)

📖 相关文档

🤝 贡献指南

我们欢迎各种形式的贡献！

Fork 本项目
创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
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贡献方向

🔍 扩展知识图谱数据内容
🛠️ 增强查询功能和性能
📚 完善文档和示例
🐛 修复 Bug 和改进代码质量
🌐 多语言支持

⚠️ 注意事项

确保 Neo4j 数据库正常运行
MCP 服务器默认运行在 http://127.0.0.1:8000
所有查询都是只读的，不支持数据修改操作
建议在生产环境中配置适当的安全措施

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详细信息。

🙏 致谢

Neo4j - 提供强大的图数据库支持
FastMCP - 优秀的 MCP 框架
Model Context Protocol - 标准化的 AI 上下文协议

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hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

An MCP server that enables AI assistants to query and access structured knowledge about German family businesses through a Neo4j graph database, supporting complex relationship queries and semantic searches.

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