German Family Business Knowledge Graph

Consulta una base de datos de grafos Neo4j que contiene un grafo de conocimiento de empresas familiares alemanas.

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Documentación

Servidor MCP de Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemanas

🏢 KnowledgeGraph-MCP - Servidor de Model Context Protocol (MCP) construido específicamente para el Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemanas

Python Neo4j FastMCP License

📋 Introducción del Proyecto

Este proyecto proporciona un servidor MCP profesional que permite a los asistentes de IA (como Claude, Cursor, Cline, etc.) acceder y consultar directamente la base de datos del Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemanas. Almacena conocimiento estructurado mediante la base de datos de grafos Neo4j, con soporte para consultas relacionales complejas y búsqueda semántica.

🎯 Características del Proyecto

  • Especialización vertical: enfocado en el conocimiento del ámbito de las empresas familiares alemanas
  • Soporte de consultas inteligentes: la IA puede construir consultas Cypher de forma natural
  • Knowledge Graph estructurado: conocimiento organizado jerárquicamente sobre gestión empresarial, innovación y sucesión
  • Plug and play: integración rápida en flujos de trabajo de IA existentes
  • Seguro y fiable: acceso de solo lectura para evitar modificaciones accidentales de datos

✨ Características Funcionales

🔍 Herramientas Principales

  1. explain_database_structure - Intérprete de estructura de base de datos

    • Visión general completa de la estructura del Knowledge Graph
    • Descripción detallada de tipos de nodos y tipos de relaciones
    • Ejemplos de datos reales
    • Introducción a términos y conceptos del dominio

  2. run_cypher_query - Ejecutor de consultas Cypher

    • Ejecución segura de consultas de solo lectura
    • Formato enriquecido de resultados de consultas
    • Sugerencias y avisos de error inteligentes
    • Soporte para consultas parametrizadas

📊 Contenido del Knowledge Graph

  • Gestión empresarial (Unternehmensführung)
  • Innovación y desarrollo (Innovation)
  • Sucesión empresarial (Nachfolge)
  • Estructura de gobernanza (Governance)
  • Pequeñas y medianas empresas (Mittelstand)
  • Transformación digital (Digitalisierung)

🚀 Inicio Rápido

Requisitos Previos

  • Python 3.8+
  • Neo4j 5.0+
  • Clientes de IA compatibles con MCP (Claude Desktop, Cursor, Cline, etc.)

Pasos de Instalación

  1. Clonar el proyecto

    git clone https://github.com/guangxiangdebizi/KnowledgeGraph-MCP.git
cd KnowledgeGraph-MCP

  2. Crear un entorno virtual

    python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
.venv\Scripts\activate     # Windows

  3. Instalar dependencias

    pip install -r mcp_requirements.txt

  4. Configurar la base de datos Neo4j

    # 确保 Neo4j 服务运行在 localhost:7687
# 修改 neo4j_mcp_server.py 中的连接配置
NEO4J_URI = "bolt://localhost:7687"
NEO4J_USERNAME = "neo4j"
NEO4J_PASSWORD = "your_password"

  5. Importar los datos del Knowledge Graph

    python import_to_neo4j.py

  6. Iniciar el servidor MCP

    python neo4j_mcp_server.py

Configuración del Cliente MCP

Cursor

Añade en la configuración MCP de Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-knowledge-graph": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "name": "Neo4j知识图谱",
      "description": "德国家族企业知识图谱查询服务"
    }
  }
}

Claude Desktop

Añade en ~/.config/claude/mcp_servers.json:

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-knowledge-graph": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "transport": "sse",
      "name": "Neo4j知识图谱"
    }
  }
}

📁 Estructura del Proyecto

KnowledgeGraph-MCP/
├── neo4j_mcp_server.py           # MCP 服务器主程序
├── import_to_neo4j.py            # 数据导入脚本
├── setup_graphrag.py             # GraphRAG 设置脚本
├── mcp_requirements.txt          # MCP 依赖包
├── requirements.txt              # 完整依赖包
├── knowledge_graph_nodes.csv     # 节点数据
├── knowledge_graph_relationships.csv # 关系数据
├── 德国的家族企业/                # 原始文档
├── 德国的家族企业的PPT/           # 演示文档
├── README_MCP服务器使用说明.md    # MCP 使用说明
├── README_Neo4j导入说明.md       # 数据导入说明
├── cursor_config.json           # Cursor MCP 配置
├── cline_config.json            # Cline MCP 配置
└── 通用_mcp_config.json          # 通用 MCP 配置

💡 Ejemplos de Uso

1. Obtener la estructura de la base de datos

# AI 首先调用此工具了解知识图谱结构
explain_database_structure()

2. Consultar un tema específico

# AI 根据结构信息构造查询
run_cypher_query("""
MATCH (n:Node) 
WHERE n.name CONTAINS '创新' AND n.type = 'section'
RETURN n.name, n.description 
LIMIT 5
""")

3. Explorar la red de relaciones

# 查找层次关系
run_cypher_query("""
MATCH (parent)-[:INCLUDES]->(child)
WHERE parent.name CONTAINS '家族企业'
RETURN parent.name, child.name, child.type
""")

🛠️ Stack Tecnológico

📖 Documentación Relacionada

🤝 Guía de Contribución

¡Agradecemos todo tipo de contribuciones!

  1. Haz fork de este proyecto
  2. Crea tu rama de características (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Realiza tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Haz push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abre un Pull Request

Áreas de Contribución

  • 🔍 Ampliar el contenido de datos del Knowledge Graph
  • 🛠️ Mejorar las funciones de consulta y el rendimiento
  • 📚 Mejorar la documentación y los ejemplos
  • 🐛 Corregir errores y mejorar la calidad del código
  • 🌐 Soporte multilingüe

⚠️ Notas Importantes

  • Asegúrate de que la base de datos Neo4j esté funcionando correctamente
  • El servidor MCP se ejecuta por defecto en http://127.0.0.1:8000
  • Todas las consultas son de solo lectura; no se admiten operaciones de modificación de datos
  • Se recomienda configurar medidas de seguridad adecuadas en entornos de producción

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🙏 Agradecimientos

📞 Contacto

Si tienes preguntas o sugerencias:

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