GraphRAG MCP 服务器
用于查询混合图形和矢量数据库系统的模型上下文协议服务器，结合 Neo4j（图形数据库）和 Qdrant（矢量数据库）实现强大的语义和基于图形的文档检索。
概述
GraphRAG MCP 实现了大型语言模型与混合检索系统的无缝集成，该系统充分利用了图形数据库 (Neo4j) 和向量数据库 (Qdrant) 的优势。这可以实现：
通过文档嵌入进行语义搜索
基于图的上下文扩展关系
向量相似度与图关系的混合搜索
通过 MCP 与 Claude 和其他 LLM 全面整合
该项目遵循模型上下文协议规范，使其与任何支持 MCP 的客户端兼容。
Related MCP server: Better Qdrant MCP Server
特征
使用句子嵌入和 Qdrant进行语义搜索
使用 Neo4j 进行基于图的上下文扩展
结合两种方法的混合搜索
用于 LLM 集成的MCP 工具和资源
Neo4j 模式和 Qdrant 收集信息的完整文档
先决条件
Python 3.12+
Neo4j 在 localhost:7687 上运行（默认配置）
Qdrant 在 localhost:6333 上运行（默认配置）
两个数据库中均有索引的文档数据
安装
快速入门
克隆此存储库：
git clone https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp.git cd graphrag_mcp使用 uv 安装依赖项：
uv install在
.env文件中配置数据库连接：# Neo4j Configuration NEO4J_URI=bolt://localhost:7687 NEO4J_USER=neo4j NEO4J_PASSWORD=password # Qdrant Configuration QDRANT_HOST=localhost QDRANT_PORT=6333 QDRANT_COLLECTION=document_chunks运行服务器：
uv run main.py
详细设置指南
有关设置底层混合数据库系统的详细指南，请参阅配套存储库： GraphRAG 混合数据库
设置 Neo4j 和 Qdrant
安装并启动 Neo4j：
# Using Docker docker run \ --name neo4j \ -p 7474:7474 -p 7687:7687 \ -e NEO4J_AUTH=neo4j/password \ -v $HOME/neo4j/data:/data \ -v $HOME/neo4j/logs:/logs \ -v $HOME/neo4j/import:/import \ -v $HOME/neo4j/plugins:/plugins \ neo4j:latest安装并启动 Qdrant：
# Using Docker docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \ -v $HOME/qdrant/storage:/qdrant/storage \ qdrant/qdrant
索引文档
要在两个数据库中索引您的文档，请按照以下步骤操作：
准备文件
使用句子转换器创建嵌入
使用关系信息将文档存储在 Neo4j 中
将文档块嵌入存储在 Qdrant 中
有关详细的索引脚本和程序，请参阅GraphRAG 混合数据库存储库。
与 MCP 客户端集成
Claude Desktop/光标集成
使运行脚本可执行：
chmod +x run_server.sh将服务器添加到您的 MCP 配置文件（
~/.cursor/mcp.json或 Claude Desktop 等效文件）：{ "mcpServers": { "GraphRAG": { "command": "/path/to/graphrag_mcp/run_server.sh", "args": [] } } }重新启动您的 MCP 客户端（Cursor、Claude Desktop 等）
用法
MCP 工具
该服务器提供以下供 LLM 使用的工具：
search_documentation- 使用语义搜索来搜索信息# Example usage in MCP context result = search_documentation( query="How does graph context expansion work?", limit=5, category="technical" )hybrid_search- 使用语义和基于图的方法进行搜索# Example usage in MCP context result = hybrid_search( query="Vector similarity with graph relationships", limit=10, category=None, expand_context=True )
MCP 资源
服务器提供以下资源：
https://graphrag.db/schema/neo4j- 有关 Neo4j 图形模式的信息https://graphrag.db/collection/qdrant- 有关 Qdrant 矢量集合的信息
故障排除
连接问题：确保 Neo4j 和 Qdrant 正在运行且可访问
空结果：检查您的文档集合是否已正确编入索引
缺少依赖项：运行
uv install以确保所有软件包都已安装数据库身份验证：验证
.env文件中的凭据
贡献
欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。
执照
MIT 许可证
版权所有 (c) 2025 Riley Lemm
特此授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人免费许可，以无限制方式处理软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再授权和/或销售软件副本的权利，并允许向其提供软件的人员这样做，但须遵守以下条件：
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归因
如果您使用此 MCP 服务器或将其用于您自己的目的，请注明 Riley Lemm 并链接回此存储库（ https://github.com/rileylemm/graphrag\_mcp ）。