Integrations
🚀 Memgraph MCP-Server
Memgraph MCP Server ist eine leichtgewichtige Serverimplementierung des Model Context Protocol (MCP), die für die Verbindung von Memgraph mit LLMs entwickelt wurde.
⚡ Schnellstart
1. Führen Sie den Memgraph MCP Server aus
- Installieren Sie
uv
und erstellen Sievenv
mituv venv
. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung mit.venv\Scripts\activate
. - Abhängigkeiten installieren:
uv add "mcp[cli]" httpx
- Führen Sie den Memgraph MCP-Server aus:
uv run server.py
.
2. Führen Sie den MCP-Client aus
- Installieren Sie Claude für Desktop .
- Fügen Sie den Memgraph-Server zur Claude-Konfiguration hinzu:
MacOS/Linux
Windows
Beispielkonfiguration:
[!NOTIZ]
Möglicherweise müssen Sie den vollständigen Pfad zur UV-Programmdatei in das Befehlsfeld eingeben. Sie erhalten diesen, indem Siewhich uv
unter MacOS/Linux oderwhere uv
unter Windows ausführen. Stellen Sie sicher, dass Sie den absoluten Pfad zu Ihrem Server angeben.
3. Chatten Sie mit der Datenbank
- Führen Sie Memgraph MAGE aus:Die KonfigurationseinstellungCopy
--schema-info-enabled
ist aufTrue
gesetzt, um LLM die Ausführung der AbfrageSHOW SCHEMA INFO
zu ermöglichen. - Öffnen Sie Claude Desktop und sehen Sie sich die aufgelisteten Memgraph-Tools und -Ressourcen an. Probieren Sie es aus! (Sie können Dummy-Daten aus Memgraph Lab Datasets laden.)
🔧Werkzeuge
run_query()
Führen Sie eine Cypher-Abfrage gegen Memgraph aus.
🗃️ Ressourcen
get_schema()
Holen Sie sich Memgraph-Schemainformationen (Voraussetzung: --schema-info-enabled=True
).
🗺️ Roadmap
Der Memgraph MCP Server steht noch ganz am Anfang. Wir arbeiten aktiv daran, seine Funktionen zu erweitern und die Integration von Memgraph in moderne KI-Workflows noch einfacher zu gestalten. In Kürze werden wir eine TypeScript-Version des Servers veröffentlichen, um JavaScript-basierte Umgebungen besser zu unterstützen. Darüber hinaus planen wir, dieses Projekt in unser zentrales AI Toolkit- Repository zu migrieren, wo es neben anderen Tools und Integrationen für LangChain, LlamaIndex und MCP verfügbar sein wird. Unser Ziel ist es, ein einheitliches Open-Source-Toolkit bereitzustellen, das die nahtlose Entwicklung graphenbasierter Anwendungen und intelligenter Agenten mit Memgraph als Kern ermöglicht.
This server cannot be installed
Eine leichtgewichtige Serverimplementierung des Model Context Protocol, die die Memgraph-Datenbank mit LLMs verbindet und es Benutzern ermöglicht, über natürliche Sprache mit Graphdatenbanken zu interagieren.
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