[!중요한]
이 저장소는 도구 중복을 피하기 위해 Memgraph AI Toolkit 모노레포에 병합되었습니다.
한 달 후에 삭제될 예정입니다. 향후 모든 개발에 대해서는 해당 MCP 통합을 따르시고, 해당 저장소에서 문제나 PR을 자유롭게 열어 주시기 바랍니다.
🚀 Memgraph MCP 서버
Memgraph MCP 서버는 Memgraph를 LLM과 연결하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP)의 가벼운 서버 구현입니다.
⚡ 빠른 시작
1. Memgraph MCP 서버 실행
uv
설치하고uv venv
로venv
생성하세요..venv\Scripts\activate
로 가상 환경을 활성화하세요.- 종속성 설치:
uv add "mcp[cli]" httpx
- Memgraph MCP 서버를 실행합니다:
uv run server.py
.
2. MCP 클라이언트 실행
- 데스크톱에 Claude를 설치하세요.
- Claude 구성에 Memgraph 서버를 추가합니다.
맥OS/리눅스
지엑스피1
윈도우
구성 예:
[!메모]
명령 필드에 uv 실행 파일의 전체 경로를 입력해야 할 수도 있습니다. MacOS/Linux에서는which uv
, Windows에서는where uv
실행하여 경로를 확인할 수 있습니다. 서버의 절대 경로를 입력해야 합니다.
3. 데이터베이스와 채팅
- Memgraph MAGE를 실행하세요:
--schema-info-enabled
구성 설정이True
로 설정되어 LLM이SHOW SCHEMA INFO
쿼리를 실행할 수 있습니다. - Claude Desktop을 열고 Memgraph 도구와 리소스 목록을 확인하세요. 직접 사용해 보세요! ( Memgraph Lab 데이터셋에서 더미 데이터를 불러올 수 있습니다.)
🔧도구
실행_쿼리()
Memgraph에 대해 Cypher 쿼리를 실행합니다.
🗃️ 리소스
get_schema()
Memgraph 스키마 정보를 가져옵니다(필수 조건: --schema-info-enabled=True
).
🗺️ 로드맵
Memgraph MCP 서버는 아직 초기 단계입니다. 저희는 서버 기능을 확장하고 Memgraph를 최신 AI 워크플로에 더욱 쉽게 통합할 수 있도록 적극적으로 노력하고 있습니다. 가까운 시일 내에 JavaScript 기반 환경을 더욱 효과적으로 지원하기 위해 TypeScript 버전의 서버를 출시할 예정입니다. 또한, 이 프로젝트를 중앙 AI 툴킷 저장소로 이전하여 LangChain, LlamaIndex, MCP용 다른 도구 및 통합 기능과 함께 사용할 계획입니다. 저희의 목표는 Memgraph를 핵심으로 그래프 기반 애플리케이션과 지능형 에이전트를 원활하게 구축할 수 있도록 하는 통합 오픈소스 툴킷을 제공하는 것입니다.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
Memgraph 데이터베이스와 LLM을 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜의 가벼운 서버 구현으로, 사용자는 자연어를 통해 그래프 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다.
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