GraphRAG

Consulte um banco de dados híbrido de grafo (Neo4j) e vetorial (Qdrant) para recuperação poderosa de documentos baseada em semântica e grafos.

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Documentação

GraphRAG MCP Server

Um servidor Model Context Protocol para consultar um sistema híbrido de banco de dados de grafos e vetores, combinando Neo4j (banco de dados de grafos) e Qdrant (banco de dados vetorial) para uma poderosa recuperação de documentos semântica e baseada em grafos.

Visão Geral

O GraphRAG MCP fornece uma integração perfeita entre grandes modelos de linguagem e um sistema de recuperação híbrido que aproveita os pontos fortes de bancos de dados de grafos (Neo4j) e bancos de dados vetoriais (Qdrant). Isso permite:

  • Busca semântica por meio de embeddings de documentos
  • Expansão de contexto baseada em grafos seguindo relacionamentos
  • Busca híbrida combinando similaridade vetorial com relacionamentos de grafos
  • Integração completa com Claude e outros LLMs por meio do MCP

Este projeto segue a especificação do Model Context Protocol, tornando-o compatível com qualquer cliente habilitado para MCP.

Recursos

  • Busca semântica usando embeddings de frases e Qdrant
  • Expansão de contexto baseada em grafos usando Neo4j
  • Busca híbrida combinando ambas as abordagens
  • Ferramentas e recursos MCP para integração com LLMs
  • Documentação completa do esquema do Neo4j e informações da coleção do Qdrant

Pré-requisitos

  • Python 3.12+
  • Neo4j em execução em localhost:7687 (configuração padrão)
  • Qdrant em execução em localhost:6333 (configuração padrão)
  • Dados de documentos indexados em ambos os bancos de dados

Instalação

Início Rápido

  1. Clone este repositório:

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

  2. Instale as dependências com uv:

    uv install

  3. Configure suas conexões de banco de dados no arquivo .env:

    # 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. Execute o servidor:

    uv run main.py

Guia de Configuração Detalhado

Para um guia detalhado sobre como configurar o sistema de banco de dados híbrido subjacente, consulte o repositório complementar: GraphRAG Hybrid Database

Configurando Neo4j e Qdrant

  1. Instale e inicie o Neo4j:

    # 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. Instale e inicie o Qdrant:

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

Indexando Documentos

Para indexar seus documentos em ambos os bancos de dados, siga estes passos:

  1. Prepare seus documentos
  2. Crie embeddings usando sentence-transformers
  3. Armazene documentos no Neo4j com informações de relacionamento
  4. Armazene embeddings de trechos de documentos no Qdrant

Consulte o repositório GraphRAG Hybrid Database para scripts e procedimentos detalhados de indexação.

Integração com Clientes MCP

Integração com Claude Desktop / Cursor

  1. Torne o script de execução executável:

    chmod +x run_server.sh

  2. Adicione o servidor ao seu arquivo de configuração MCP (~/.cursor/mcp.json ou equivalente do Claude Desktop):

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

  3. Reinicie seu cliente MCP (Cursor, Claude Desktop, etc.)

Uso

Ferramentas MCP

Este servidor fornece as seguintes ferramentas para uso com LLMs:

  1. search_documentation - Busque informações usando busca semântica

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

  2. hybrid_search - Busque usando abordagens semântica e baseada em grafos

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

Recursos MCP

O servidor fornece os seguintes recursos:

  1. https://graphrag.db/schema/neo4j - Informações sobre o esquema de grafos do Neo4j
  2. https://graphrag.db/collection/qdrant - Informações sobre a coleção vetorial do Qdrant

Solução de Problemas

  • Problemas de conexão: Certifique-se de que Neo4j e Qdrant estejam em execução e acessíveis
  • Resultados vazios: Verifique se sua coleção de documentos está devidamente indexada
  • Dependências ausentes: Execute uv install para garantir que todos os pacotes estejam instalados
  • Autenticação do banco de dados: Verifique as credenciais no seu arquivo .env

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar um Pull Request.

Licença

Licença MIT

Copyright (c) 2025 Riley Lemm

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Atribuição

Se você usar este servidor MCP ou adaptá-lo para seus próprios fins, forneça atribuição a Riley Lemm e faça um link de volta para este repositório (https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp).