[!IMPORTANT]
此仓库已合并到 Memgraph AI Toolkit 单一仓库中，以避免工具重复。
它将在一个月内被删除——请在此处 MCP集成中进行所有未来的开发，并欢迎在该仓库中打开问题或PR。

🚀 Memgraph MCP Server

Memgraph MCP Server 是 Model Context Protocol (MCP) 的轻量级服务器实现，旨在连接 Memgraph 与 LLM。

mcp-server

⚡ 快速入门

📹 Memgraph MCP Server 快速入门视频

1. 运行 Memgraph MCP Server

安装 uv 并使用 uv venv 创建 venv。通过 .venv\Scripts\activate 激活虚拟环境。
安装依赖：uv add "mcp[cli]" httpx
运行 Memgraph MCP 服务器：uv run server.py.

2. 运行 MCP 客户端

安装 Claude for Desktop。
将 Memgraph 服务器添加到 Claude 配置中：

MacOS/Linux

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

Windows

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"
        ]
     }
   }
}

[!NOTE]
您可能需要在命令字段中填写 uv 可执行文件的完整路径。您可以通过在 MacOS/Linux 上运行 which uv 或在 Windows 上运行 where uv 来获取此路径。确保您传入服务器的绝对路径。

3. 与数据库聊天

运行 Memgraph MAGE：
```
docker run -p 7687:7687 memgraph/memgraph-mage --schema-info-enabled=True
```
--schema-info-enabled 配置设置被设置为 True 以允许 LLM 运行 SHOW SCHEMA INFO 查询。
打开 Claude Desktop 并查看列出的 Memgraph 工具和资源。试试看！（您可以从 Memgraph Lab 数据集加载虚拟数据）

🔧 工具

run_query()

对 Memgraph 运行 Cypher 查询。

🗃️ 资源

get_schema()

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

🗺️ 路线图

Memgraph MCP Server 才刚刚起步。我们正在积极开发以扩展其功能，并使 Memgraph 更容易集成到现代 AI 工作流程中。不久的将来，我们将发布服务器 TypeScript 版本以更好地支持基于 JavaScript 的环境。此外，我们计划将此项目迁移到我们的中央 AI Toolkit 仓库，在那里它将与 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、开源的工具包，使构建以 Memgraph 为核心的图驱动应用程序和智能代理变得无缝。

memgraph/mcp-memgraph

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