Neo4j MCP Server

officiel

Neo4j graph database server (schema + read/write-cypher) and separate graph database backed memory

GitHub
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Documentation

Serveurs MCP Neo4j Labs

Neo4j Labs

Ces serveurs MCP font partie du programme Neo4j Labs. Ils sont développés et maintenus par l'équipe Neo4j Field GenAI et accueillent les contributions de la communauté élargie des développeurs. Ces serveurs sont fréquemment mis à jour avec des fonctionnalités nouvelles et expérimentales, mais ne sont pas pris en charge par l'équipe produit Neo4j.

Ils sont activement développés et maintenus, mais nous ne fournissons aucun SLA ni garantie concernant la rétrocompatibilité et la dépréciation.

Si vous recherchez le serveur MCP Neo4j officiel, veuillez le trouver ici.

Aperçu

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole standardisé pour gérer le contexte entre les grands modèles de langage (LLMs) et les systèmes externes.

Cela vous permet d'utiliser Claude Desktop, ou tout autre client MCP (VS Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI), pour utiliser le langage naturel afin d'accomplir des choses avec Neo4j et votre compte Aura, par exemple :

  • Qu'y a-t-il dans ce graphe ?
  • Générer un graphique des produits les plus vendus par fréquence, volume total et moyen
  • Lister mes instances
  • Créer une nouvelle instance nommée mcp-test pour Aura Professional avec 4 Go et Graph Data Science activé
  • Enregistrer le fait que j'ai travaillé sur les serveurs MCP Neo4j aujourd'hui avec Andreas et Oskar

Serveurs

mcp-neo4j-cypher - langage naturel vers requêtes Cypher

Détails dans le Readme

Obtenir le schéma de base de données pour une base de données configurée et exécuter des requêtes Cypher de lecture et d'écriture générées sur cette base de données.

Prérequis : Nécessite que le plugin APOC soit installé et activé sur l'instance Neo4j pour l'inspection du schéma.

mcp-neo4j-memory - mémoire de graphe de connaissances stockée dans Neo4j

Détails dans le Readme

Stocker et récupérer des entités et des relations depuis votre graphe de connaissances personnel dans une instance Neo4j locale ou distante. Accéder à ces informations à travers différentes sessions, conversations, clients.

mcp-neo4j-cloud-aura-api - API de gestion du service cloud Neo4j Aura

Détails dans le Readme

Gérez vos instances Neo4j Aura directement depuis le confort de votre chat d'assistant IA.

Créez et détruisez des instances, trouvez des instances par nom, redimensionnez-les et activez des fonctionnalités.

mcp-neo4j-data-modeling - modélisation et visualisation interactives de données de graphe

Détails dans le Readme

Créez, validez et visualisez des modèles de données de graphe Neo4j. Permet l'import/export de modèles depuis Arrows.app.

Modes de transport

Tous les serveurs prennent en charge plusieurs modes de transport :

  • STDIO (par défaut) : Entrée/sortie standard pour les outils locaux et l'intégration Claude Desktop
  • SSE : Server-Sent Events pour les déploiements web
  • HTTP : HTTP streamable pour les déploiements web modernes et les microservices

Configuration du transport HTTP

Pour exécuter un serveur en mode HTTP, utilisez le drapeau --transport http :

# Basic HTTP mode
mcp-neo4j-cypher --transport http

# Custom HTTP configuration
mcp-neo4j-cypher --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080 --path /api/mcp/

Les variables d'environnement sont également prises en charge :

export NEO4J_TRANSPORT=http
export NEO4J_MCP_SERVER_HOST=127.0.0.1
export NEO4J_MCP_SERVER_PORT=8080
export NEO4J_MCP_SERVER_PATH=/api/mcp/
mcp-neo4j-cypher

Déploiement cloud

Tous les serveurs de ce dépôt sont conteneurisés et prêts pour le déploiement cloud sur des plateformes comme AWS ECS Fargate et Azure Container Apps. Chaque serveur prend en charge le mode de transport HTTP spécifiquement conçu pour des déploiements évolutifs et prêts pour la production avec des capacités de mise à l'échelle automatique et d'équilibrage de charge.

📋 Guide complet de déploiement cloud →

Le guide de déploiement couvre :

  • AWS ECS Fargate : Déploiement étape par étape avec mise à l'échelle automatique et Application Load Balancer
  • Azure Container Apps : Déploiement de conteneurs sans serveur avec mise à l'échelle intégrée et gestion du trafic
  • Meilleures pratiques de configuration : Sécurité, surveillance, recommandations de ressources et dépannage
  • Exemples d'intégration : Connexion des clients MCP aux serveurs déployés dans le cloud

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à soumettre une Pull Request.

Articles de blog

Licence

Licence MIT