German Family Business Knowledge Graph

Consulte um banco de dados gráfico Neo4j contendo um grafo de conhecimento de empresas familiares alemãs.

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Documentação

Servidor MCP de Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemãs

🏢 KnowledgeGraph-MCP - Servidor Model Context Protocol (MCP) construído especificamente para o Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemãs

Python Neo4j FastMCP License

📋 Sobre o Projeto

Este projeto fornece um servidor MCP profissional que permite que assistentes de IA (como Claude, Cursor, Cline, etc.) acessem e consultem diretamente o banco de dados do Knowledge Graph de Empresas Familiares Alemãs. Utilizando o banco de dados de grafos Neo4j para armazenar conhecimento estruturado, suporta consultas de relacionamento complexas e busca semântica.

🎯 Destaques do Projeto

  • Especialização em domínio vertical: Foco no conhecimento do domínio de empresas familiares alemãs
  • Suporte a consultas inteligentes: A IA pode construir naturalmente consultas Cypher
  • Knowledge Graph estruturado: Conhecimento organizado hierarquicamente sobre gestão empresarial, inovação e sucessão
  • Plug-and-play: Integração rápida em fluxos de trabalho de IA existentes
  • Seguro e confiável: Acesso somente leitura, prevenindo modificações acidentais de dados

✨ Recursos

🔍 Ferramentas Principais

  1. explain_database_structure - Interpretador de estrutura de banco de dados

    • Visão geral completa da estrutura do Knowledge Graph
    • Explicação detalhada dos tipos de nós e tipos de relacionamentos
    • Exibição de exemplos de dados reais
    • Introdução a termos e conceitos do domínio

  2. run_cypher_query - Executor de consultas Cypher

    • Execução segura de consultas somente leitura
    • Formatação rica de resultados de consultas
    • Sugestões e dicas inteligentes de erros
    • Suporte a consultas parametrizadas

📊 Conteúdo do Knowledge Graph

  • Gestão Empresarial (Unternehmensführung)
  • Inovação e Desenvolvimento (Innovation)
  • Sucessão Empresarial (Nachfolge)
  • Estrutura de Governança (Governance)
  • Pequenas e Médias Empresas (Mittelstand)
  • Transformação Digital (Digitalisierung)

🚀 Início Rápido

Pré-requisitos

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

Etapas de Instalação

  1. Clonar o projeto

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

  2. Criar ambiente virtual

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

  3. Instalar dependências

    pip install -r mcp_requirements.txt

  4. Configurar o banco de dados 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 dados do Knowledge Graph

    python import_to_neo4j.py

  6. Iniciar o servidor MCP

    python neo4j_mcp_server.py

Configuração do Cliente MCP

Cursor

Adicione na configuração MCP do 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

Adicione em ~/.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"
    }
  }
}

📁 Estrutura do Projeto

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

💡 Exemplos de Uso

1. Obter estrutura do banco de dados

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

2. Consultar tópicos específicos

# 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 rede de relacionamentos

# 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

📖 Documentação Relacionada

🤝 Guia de Contribuição

Recebemos contribuições de todas as formas!

  1. Faça Fork deste projeto
  2. Crie sua branch de funcionalidade (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Envie suas alterações (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Envie para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abra um Pull Request

Áreas de Contribuição

  • 🔍 Expandir o conteúdo de dados do Knowledge Graph
  • 🛠️ Aprimorar funcionalidades e desempenho de consultas
  • 📚 Melhorar documentação e exemplos
  • 🐛 Corrigir bugs e melhorar a qualidade do código
  • 🌐 Suporte a múltiplos idiomas

⚠️ Avisos Importantes

  • Certifique-se de que o banco de dados Neo4j esteja em execução
  • O servidor MCP é executado por padrão em http://127.0.0.1:8000
  • Todas as consultas são somente leitura; operações de modificação de dados não são suportadas
  • Recomenda-se configurar medidas de segurança adequadas em ambientes de produção

📄 Licença

Este projeto é licenciado sob a licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

🙏 Agradecimentos

📞 Contato

Se tiver dúvidas ou sugestões:

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