Memgraph MCP Server

[！重要]
このリポジトリは、ツールの重複を避けるためにMemgraph AI Toolkitモノレポに統合されました。
1 か月後に削除されます。今後の開発では、ここでのMCP 統合に従ってください。また、そのリポジトリで問題や PR を自由に開いてください。

🚀 Memgraph MCP サーバー

Memgraph MCP サーバーは、Memgraph を LLM に接続するために設計されたモデル コンテキスト プロトコル (MCP) の軽量サーバー実装です。

⚡ クイックスタート

📹 Memgraph MCP サーバー クイックスタート ビデオ

1. Memgraph MCPサーバーを実行する

1. uvをインストールし、 uv venvでvenvを作成します。.venv .venv\Scripts\activateで仮想環境をアクティブ化します。
2. 依存関係をインストール: uv add "mcp[cli]" httpx
3. Memgraph MCP サーバーを実行します: uv run server.py 。

2. MCPクライアントを実行する

1. Claude for Desktopをインストールします。
2. Claude config に Memgraph サーバーを追加します。

macOS/Linux

ウィンドウズ

設定例:

[！注記]
コマンドフィールドにuv実行ファイルへのフルパスを入力する必要がある場合があります。macOS/Linuxの場合はwhich uv 、Windowsの場合はwhere uv実行することで取得できます。サーバーへの絶対パスを必ず入力してください。

3. データベースとチャットする

1. Memgraph MAGE を実行します。
   docker run -p 7687:7687 memgraph/memgraph-mage --schema-info-enabled=True
   LLM がSHOW SCHEMA INFOクエリを実行できるように、 --schema-info-enabled構成設定がTrueに設定されています。
2. Claude Desktop を開いて、Memgraph のツールとリソースの一覧を確認してください。ぜひお試しください！（ Memgraph Labデータセットからダミーデータを読み込むことができます）

🔧ツール

実行クエリ()

Memgraph に対して Cypher クエリを実行します。

🗃️ リソース

get_schema()

Memgraph スキーマ情報を取得します (前提条件: --schema-info-enabled=True )。

🗺️ ロードマップ

Memgraph MCPサーバーはまだ始まったばかりです。私たちは、その機能拡張と、Memgraphを最新のAIワークフローにさらに容易に統合するための開発に積極的に取り組んでいます。近い将来、JavaScriptベースの環境をより適切にサポートするために、TypeScript版のサーバーをリリースする予定です。さらに、このプロジェクトをAIツールキットの中央リポジトリに移行し、LangChain、LlamaIndex、MCP向けの他のツールや統合機能と連携させる予定です。私たちの目標は、Memgraphをコアとしたグラフベースのアプリケーションやインテリジェントエージェントをシームレスに構築できる、統合されたオープンソースツールキットを提供することです。