GraphRAG TypeScript MCP Tools
GraphRAG TypeScript MCP Tools
TypeScript、Neo4j、MCP TypeScript SDK を使用して構築された GraphRAG MCP サーバーの完全な実装です。このプロジェクトは、グラフを基盤としたツール、リソース、LLM サンプリングや補完などの高度な機能を公開する、本番品質の MCP サーバーを構築する方法を示しています。
このプロジェクトは、Neo4j GraphAcademy — Building GraphRAG TypeScript MCP tools コースの一環として構築されました。
MCP とは?
Model Context Protocol(MCP)は、Anthropic によるオープン標準で、AI エージェント(Claude、Cursor、VS Code Copilot)が外部ツールやデータソースに標準化された方法で接続できるようにします。
プロジェクト構造
genai-mcp-build-custom-tools-typescript/ ├── server/ │ └── index.ts ← Main MCP server: 4 tools + 1 resource + sampling + completions ├── strawberry/ │ └── index.ts ← First MCP server: simple countLetters tool ├── solutions/ ← Course reference solutions ├── .vscode/ │ └── mcp.json ← VS Code MCP configuration └── README.md
構築内容
ステップ 1 — 最初の MCP サーバー (strawberry/index.ts)
可能な限りシンプルな MCP サーバーです。ツールは1つ、データベースなし、stdio トランスポートを使用します。
server.registerTool("countLetters", {
description: "Count occurrences of a letter in the text",
inputSchema: {
text: z.string().describe("The text to search in"),
search: z.string().describe("The letter to count"),
},
}, async ({ text, search }) => ({
content: [{
type: "text",
text: String(text.toLowerCase().split(search.toLowerCase()).length - 1),
}],
}));テスト結果: countLetters("strawberry", "r") → 3
MCP Inspector を使用してテスト済み — MCP サーバーを探索およびテストするためのブラウザベースのツールです。
ステップ 2 — Neo4j 接続(モジュールスコープ)
Python の lifespan コンテキストマネージャとは異なり、TypeScript では モジュールスコープ変数 を使用します。ドライバはファイルの先頭で一度だけ作成され、すべてのツールが直接共有します。
// Created ONCE when file loads — shared by all tools
const driver: Driver = neo4j.driver(
process.env["NEO4J_URI"] ?? "neo4j://localhost:7687",
neo4j.auth.basic(
process.env["NEO4J_USERNAME"] ?? "neo4j",
process.env["NEO4J_PASSWORD"] ?? "password"
)
);
const database = process.env["NEO4J_DATABASE"] ?? "neo4j";SIGINT によるグレースフルシャットダウン:
process.on("SIGINT", async () => {
await driver.close();
await server.close();
process.exit(0);
});ステップ 3 — ツール 1: graphStatistics
Neo4j 内のすべてのノードとリレーションシップをカウントします。
結果: {"nodes": 28863, "relationships": 332522}
ステップ 4 — ツール 2: getMoviesByGenre
IMDB 評価順にジャンルで映画を検索します。ロギングには console.error() を使用します — stdio サーバーでは決して console.log() を使ってはいけません(JSON-RPC チャネルが破損します)。
server.registerTool("getMoviesByGenre", {
description: "Get movies by genre from the Neo4j database",
inputSchema: {
genre: z.string().describe("The genre to search for (e.g., Action, Comedy, Drama)"),
limit: z.number().default(10).describe("Maximum number of movies to return"),
},
}, async ({ genre, limit }) => {
const { records } = await driver.executeQuery(query,
{ genre, limit: neo4j.int(limit) }, // neo4j.int() for 64-bit integer compatibility
{ database }
);
...
});ステップ 5 — ツール 3: browse_movies_by_genre(ページネーション)
Neo4j の SKIP と LIMIT を使用したカーソルベースのページネーション:
const skip = parseInt(cursor, 10) || 0;
// Cypher: SKIP $skip LIMIT $limit
const nextCursor = movies.length === pageSize ? String(skip + pageSize) : null;戻り値:
{
"genre": "Action",
"movies": [...],
"nextCursor": "2",
"page": 1,
"pageSize": 2,
"hasMore": true,
"count": 2
}ステップ 6 — リソース: movie://{tmdbId}
ResourceTemplate を使用して TMDB ID で映画の詳細情報を公開します:
server.registerResource(
"movie",
new ResourceTemplate("movie://{tmdbId}", { list: undefined }),
{ description: "Get detailed information about a specific movie", mimeType: "application/json" },
async (uri, { tmdbId }) => {
// uri.href = "movie://603"
// returns: contents array with JSON movie data
}
);例: movie://603(The Matrix)、movie://13(Forrest Gump)
ステップ 7 — 高度な機能: サンプリング(explainMovieData)
実行中に LLM を呼び出して、生の Neo4j データを自然言語に変換するツール:
const result = await server.server.createMessage({
messages: [{
role: "user",
content: {
type: "text",
text: `Describe '${movieData.title}' (${movieData.released})...`,
},
}],
maxTokens: 200,
});サンプリングなし: {'title': 'Toy Story', 'released': '1995', 'actors': [...]}
サンプリングあり(VS Code Copilot): "Toy Story — バズ・ライトイヤーが新しいお気に入りになったことで居場所を失ったと感じる嫉妬深いカウボーイ人形ウッディを描いた、機知に富んだ面白いアニメーションアドベンチャー..."
注: 低レベルのサーバーで capability を設定する必要があります:
server.server["_capabilities"] = { ...server.server["_capabilities"], completions: {} };
ステップ 8 — 高度な機能: 補完
ジャンルパラメータに対するリアルタイムの自動補完候補 — ユーザーが入力する際に Neo4j にクエリを実行します:
import { CompleteRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
server.server.setRequestHandler(CompleteRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.argument.name === "genre") {
const { records } = await driver.executeQuery(
`MATCH (g:Genre)
WHERE g.name STARTS WITH $prefix
RETURN g.name AS name
ORDER BY name ASC LIMIT 10`,
{ prefix: request.params.argument.value },
{ database }
);
return { completion: { values: records.map(r => r.get("name")) } };
}
return { completion: { values: [] } };
});Python 版との主な違い
概念 | Python (FastMCP) | TypeScript (McpServer) |
ツール登録 |
|
|
共有状態 | Lifespan コンテキストマネージャ | モジュールスコープ変数 |
ドライバアクセス |
|
|
ロギング |
|
|
サンプリング |
|
|
補完 |
|
|
ファイル構造 | 機能ごとにファイルを分離 | すべてを1つの |
数値パラメータ | Python の int 型ヒント |
|
プロンプトパラメータ |
| 常に |
セットアップ
前提条件
Node.js 20+
npm
Neo4j Sandbox — sandbox.neo4j.com の Recommendations データセット
インストール
git clone https://github.com/Akakinad/genai-mcp-build-custom-tools-typescript
cd genai-mcp-build-custom-tools-typescript
npm install認証情報の設定
cat > server/.env << EOF
NEO4J_URI=bolt://your-sandbox-ip:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your-password
NEO4J_DATABASE=neo4j
EOFセットアップの確認
npx tsx client/test_environment.ts
# Expected: All checks passed!実行
MCP Inspector でテストする(ブラウザ UI)
cd server
npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx index.tsターミナルに表示された URL を開く → Connect → Tools タブ → List Tools → ツールを選択 → Run Tool。
AI エディタで使用するためのサーバーを実行
cd server
npx tsx index.tsVS Code 設定 (.vscode/mcp.json)
{
"servers": {
"movies-ts": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["tsx", "/absolute/path/to/server/index.ts"]
}
}
}VS Code Copilot でテストする
movies-ts MCP ツールを使用して映画「Toy Story」を説明してください movies-ts MCP ツールを使用してアクション映画を検索してください movies-ts MCP ツールを使用してグラフ統計を取得してください
コース
ラーニングパス: Generative AI & GraphRAG
コース: Building GraphRAG TypeScript MCP tools
Building GraphRAG TypeScript MCP Tools
GraphAcademy コース Building GraphRAG TypeScript MCP Tools のコンパニオンリポジトリです。
受講生は、Neo4j グラフデータベースに接続する MCP(Model Context Protocol)サーバーを構築し、AI アシスタントで使用するツールとリソースを公開します。
はじめに
.env.exampleを.envにコピーし、Neo4j の接続情報で値を更新します。依存関係をインストール:
npm installサーバーを起動:
npm startMCP Inspector でサーバーを検査:
npm run inspectソリューション
solutions/ ディレクトリには、各レッスンのチェックポイントの完成コードが含まれています。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
MCP server for Argo RPG Platform — connects AI assistants to campaign data via OAuth2
Self-hosted MCP gateway: turn any API, database or MCP server into AI connectors — no code.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Akakinad/genai-mcp-build-custom-tools-typescript'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server