Neo4j、Amazon Bedrock、MCP を使用した、製造トレーサビリティのための GraphRAG 搭載エージェント型 AI プラットフォーム。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INGESTION & ENRICHMENT LAYER │
│ Connectors → Chunking → Embeddings → Entity Extraction → │
│ Entity Resolution → Graph Construction │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────────┐
│ KNOWLEDGE GRAPH (Neo4j) │
│ Product → Requirement → Component → TestCase → TestRun → │
│ Defect → ChangeRequest │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────────┐
│ RETRIEVAL LAYER │
│ VectorRetriever │ GraphRAGRetriever │ NL2CypherRetriever │ Hybrid │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────────┐
│ AGENT LAYER │
│ LangGraph Agent (plan→retrieve→reason→validate→respond) │
│ Strands Agent (tool-calling with 5 specialized graph tools) │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────────┐
│ INTERFACE LAYER │
│ FastAPI REST │ MCP Server (Claude Desktop / Cursor compatible) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Related MCP server: RAG MCP Server
Neo4j 5.x（APOC プラグイン付き）
Python 3.11+
Bedrock アクセス権限を持つ AWS 認証情報（Claude 3.5 Sonnet + Titan Embed v2）
cd manufacturing-graphrag
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_sm
copy .env.example .env # Edit with your credentialsdocker-compose up neo4j -dset PYTHONPATH=src
python scripts/seed_data.py# API server
python main.py api
# MCP server (for Claude Desktop)
python main.py mcp
# Both
python main.py allpython scripts/ingest.py path/to/spec.pdf path/to/requirements.csvメソッド | エンドポイント | 説明 |
GET |
| ヘルスチェック |
GET |
| ラベル別ノード数 |
POST |
| ドキュメントのアップロードと取り込み |
POST |
| 構造化 API レコードの取り込み |
POST |
| ハイブリッド GraphRAG クエリ |
POST |
| LangGraph 推論エージェント |
POST |
| Strands ツール呼び出しエージェント |
GET |
| 完全な欠陥トレーサビリティチェーン |
GET |
| 製品トレーサビリティの概要 |
# Hybrid GraphRAG query
curl -X POST http://localhost:8000/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"question": "What components are affected by the thermal runaway defect?"}'
# LangGraph agent — multi-step reasoning
curl -X POST http://localhost:8000/agent/langgraph \
-d '{"question": "Trace the full impact chain of DEF-001 and identify all change requests needed"}'
# Strands agent — tool-calling
curl -X POST http://localhost:8000/agent/strands \
-d '{"question": "Which critical defects are blocking the EV BMS release?"}'
# Defect traceability
curl http://localhost:8000/traceability/defect/DEF-002config/claude_desktop_mcp.json の内容を Claude Desktop の claude_desktop_config.json にコピーします。
利用可能な MCP ツール:
ask_manufacturing_ai — ハイブリッド GraphRAG Q&A
semantic_search — ベクトル類似度検索
graph_trace — グラフ走査による検索
natural_language_to_cypher — NL2Cypher
get_defect_chain — 完全な欠陥トレーサビリティ
get_requirement_traceability — 要件カバレッジ
product_health_dashboard — 製品メトリクス
(Product)-[:HAS_REQUIREMENT]->(Requirement)
(Component)-[:IMPLEMENTS]->(Requirement)
(TestCase)-[:VALIDATES]->(Requirement)
(TestRun)-[:INSTANCE_OF]->(TestCase)
(TestRun)-[:FOUND_IN]->(Defect)
(Defect)-[:AFFECTS]->(Component)
(Defect)-[:TRIGGERS_CHANGE]->(ChangeRequest)
(ChangeRequest)-[:MODIFIES]->(Component)
(Document)-[:CONTAINS_CHUNK]->(Chunk)
(Chunk)-[:MENTIONS]->(any entity)set PYTHONPATH=src
pytest tests/ -vThis server cannot be deployed
Answer questions using your semantic layer and company knowledge graph.
Knowledge graph ingestion, entity search, ontology analysis, and CoSync scoring.
Shared semantic graph for AI reviews, classification and structured memory across AI assistants.
AI knowledge graph for architecture, portfolio, and digital strategy management.
