GraphRAG MCP サーバー

強力なセマンティックおよびグラフベースのドキュメント検索のために Neo4j (グラフ データベース) と Qdrant (ベクター データベース) を組み合わせた、ハイブリッド グラフおよびベクター データベース システムをクエリするためのモデル コンテキスト プロトコル サーバーです。

概要

GraphRAG MCPは、大規模言語モデルと、グラフデータベース（Neo4j）とベクターデータベース（Qdrant）の両方の長所を活用したハイブリッド検索システムをシームレスに統合します。これにより、以下のことが可能になります。

• ドキュメント埋め込みによるセマンティック検索

• 関係性に従うグラフベースのコンテキスト拡張

• ベクトル類似性とグラフ関係性を組み合わせたハイブリッド検索

• MCPを通じてクロードや他のLLMとの完全な統合

このプロジェクトはモデルコンテキストプロトコル仕様に準拠しており、MCP 対応のあらゆるクライアントと互換性があります。

Related MCP server: KGrag MCP Server

特徴

• 文章埋め込みとQdrantを用いた意味検索

• Neo4j を使用したグラフベースのコンテキスト拡張

• 両方のアプローチを組み合わせたハイブリッド検索

• LLM統合のためのMCPツールとリソース

• Neo4j スキーマと Qdrant コレクション情報の完全なドキュメント

前提条件

• Python 3.12以上

• Neo4j は localhost:7687 で実行されています (デフォルト設定)

• Qdrant は localhost:6333 で実行されています (デフォルト設定)

• 両方のデータベースにインデックスが付けられたドキュメントデータ

インストール

クイックスタート

1. このリポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp.git
   cd graphrag_mcp

2. uv を使用して依存関係をインストールします。

   uv install

3. .envファイルでデータベース接続を構成します。

   # 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

4. サーバーを実行します。

   uv run main.py

詳細なセットアップガイド

基盤となるハイブリッドデータベースシステムの設定に関する詳細なガイドについては、コンパニオンリポジトリを参照してください: GraphRAG ハイブリッドデータベース

Neo4jとQdrantのセットアップ

1. Neo4j をインストールして起動します。

   # 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

2. Qdrant をインストールして起動します。

   # Using Docker
   docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
     -v $HOME/qdrant/storage:/qdrant/storage \
     qdrant/qdrant

ドキュメントのインデックス作成

両方のデータベースでドキュメントのインデックスを作成するには、次の手順に従います。

1. 書類を準備する

2. 文変換子を使用して埋め込みを作成する

3. 関係情報を含むドキュメントをNeo4jに保存する

4. ドキュメントチャンクの埋め込みをQdrantに保存する

詳細なインデックス作成スクリプトと手順については、 GraphRAG ハイブリッド データベースリポジトリを参照してください。

MCPクライアントとの統合

クロードデスクトップ / カーソル統合

1. 実行スクリプトを実行可能にします。

   chmod +x run_server.sh

2. サーバーを MCP 構成ファイル ( ~/.cursor/mcp.jsonまたは Claude Desktop の同等のもの) に追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "GraphRAG": {
         "command": "/path/to/graphrag_mcp/run_server.sh",
         "args": []
       }
     }
   }

3. MCP クライアント (Cursor、Claude Desktop など) を再起動します。

使用法

MCPツール

このサーバーは、LLM の使用のために次のツールを提供します。

1. search_documentation - セマンティック検索を使用して情報を検索する

   # Example usage in MCP context
   result = search_documentation(
       query="How does graph context expansion work?",
       limit=5,
       category="technical"
   )

2. hybrid_search - セマンティックとグラフベースの両方のアプローチを使用した検索

   # Example usage in MCP context
   result = hybrid_search(
       query="Vector similarity with graph relationships",
       limit=10,
       category=None,
       expand_context=True
   )

MCPリソース

サーバーは次のリソースを提供します。

1. https://graphrag.db/schema/neo4j - Neo4j グラフ スキーマに関する情報

2. https://graphrag.db/collection/qdrant - Qdrantベクターコレクションに関する情報

トラブルシューティング

• 接続の問題: Neo4j と Qdrant が実行され、アクセス可能であることを確認してください

• 空の結果: ドキュメントコレクションが適切にインデックスされていることを確認してください

• 依存関係が不足しています: uv installを実行して、すべてのパッケージがインストールされていることを確認してください

• データベース認証: .envファイル内の資格情報を確認します

貢献

貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MITライセンス

著作権 (c) 2025 ライリー・レム

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帰属

この MCP サーバーを使用したり、独自の目的に合わせて変更したりする場合は、Riley Lemm への帰属を明記し、このリポジトリ ( https://github.com/rileylemm/graphrag\_mcp ) にリンクしてください。