[！重要的]
该存储库已合并到Memgraph AI Toolkit monorepo 中，以避免重复工具。
它将在一个月内被删除 - 请关注那里的MCP 集成以进行所有未来开发，并随时在该 repo 中打开问题或 PR。

🚀 Memgraph MCP 服务器

Memgraph MCP 服务器是模型上下文协议 (MCP) 的轻量级服务器实现，旨在将 Memgraph 与 LLM 连接起来。

⚡ 快速启动

📹 Memgraph MCP 服务器快速入门视频

1. 运行 Memgraph MCP 服务器

1. 安装uv并使用uv venv创建venv 。使用.venv\Scripts\activate虚拟环境。

2. 安装依赖项： uv add "mcp[cli]" httpx

3. 运行 Memgraph MCP 服务器： uv run server.py 。

2. 运行 MCP 客户端

1. 安装Claude 桌面版。

2. 将 Memgraph 服务器添加到 Claude 配置：

MacOS/Linux

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗

code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

示例配置：

{
    "mcpServers": {
      "mpc-memgraph": {
        "command": "/Users/katelatte/.local/bin/uv",
        "args": [
            "--directory",
            "/Users/katelatte/projects/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
        ]
     }
   }
}

[！笔记]
您可能需要在命令字段中输入 uv 可执行文件的完整路径。您可以在 MacOS/Linux 上运行which uv或在 Windows 上where uv来获取此路径。请确保传入的是服务器的绝对路径。

3. 与数据库聊天

1. 运行 Memgraph MAGE：

   docker run -p 7687:7687 memgraph/memgraph-mage --schema-info-enabled=True

   --schema-info-enabled配置设置设为True以允许 LLM 运行SHOW SCHEMA INFO查询。

2. 打开 Claude Desktop，查看列出的 Memgraph 工具和资源。快来试试吧！（您可以从Memgraph Lab数据集加载虚拟数据）

Related MCP server: mcp-graphql

🔧工具

运行查询（）

对 Memgraph 运行 Cypher 查询。

🗃️ 资源

获取模式（）

获取 Memgraph 模式信息（先决条件： --schema-info-enabled=True ）。

🗺️ 路线图

Memgraph MCP 服务器才刚刚起步。我们正在积极扩展其功能，使其更容易集成到现代 AI 工作流程中。不久的将来，我们将发布该服务器的 TypeScript 版本，以更好地支持基于 JavaScript 的环境。此外，我们计划将该项目迁移到我们的中央AI 工具包存储库，它将与 LangChain、LlamaIndex 和 MCP 的其他工具和集成共存。我们的目标是提供一个统一的开源工具包，使以 Memgraph 为核心构建基于图驱动的应用程序和智能代理变得无缝衔接。