📘 应用MCP Server在Neo4j（图形数据库）中插入节点和关系
一个项目，通过MCP接受来自Claude Desktop的自然语言（NL）查询，并使用GPT-4o+LangChain提取结构化节点信息并将其存储在Neo4j数据库中。
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🚀 特性
- Neo4j图形数据库：存储从NL输入中提取的节点。
- MCP服务器（FastMCP）：提供LLM可公开工具
createNode. - LangChain+GPT‑4o：将NL解析为结构化
Neo4jNode. - Claude桌面集成：使用MCP协议以交互方式调用您的工具。
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🛠️ 先决条件
- Python 3.10+
- Neo4j社区或企业版（本地或通过Aura）
- 已安装Claude Desktop
uvCLI（可选，但有助于运行MCP应用程序）
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🗄️ 第一步：安装并设置Neo4j
- 下载并安装Neo4j桌面版 从 neo4j.com.
- 创建新数据库 使用Neo4j桌面UI或Neo4j浏览器：
CREATE DATABASE mydb IF NOT EXISTS;- 设置凭据 在创作过程中(
neo4j用户名和密码）。
- 获取螺栓连接URI，通常：
bolt://localhost:7687______________________________________________________________________
🧩 第二步：项目配置
- 克隆或创建此项目目录。
- 创建一个
.env项目根目录中的文件：
uri=bolt://localhost:7687
username=neo4j
pwd=your_password- 安装依赖项：
pip install neo4j neo4j_graphrag langchain langchain-core langchain-openai mcp python-dotenv______________________________________________________________________
🧱 步骤3：代码概述
这 server.py 文件包括：
- 使用LangChain的快速定义
PromptTemplate和PydanticOutputParser - 使用GPT-4o将NL转换为结构化节点的工具链
FastMCP服务器暴露createNode工具- Neo4jWriter用于持久化图节点
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🧪 步骤4：运行MCP服务器
您可以直接使用Python运行MCP服务器：
fastmcp install server.py或可选使用 uv:
uv add mcp
uv run python server.py______________________________________________________________________
💬 步骤5：与Claude Desktop（客户端）一起使用
- 启动克劳德桌面。
- 将其连接到正在运行的MCP服务器（通过标准I/O或HTTP）。
- 发送以下消息：
Create a person node with name Alice and age 30- 该工具将：
- 生成一个 Neo4jNode 来自GPT‑4o
- 将其写入Neo4j数据库
- 回复：
✅ Node successfully added to db — Label: Person, Properties: name:Alice, age:30______________________________________________________________________
🔍 步骤6：检查Neo4j中的数据
您可以使用Neo4j浏览器或Neo4j Bloom浏览创建的节点：
MATCH (n) RETURN n;______________________________________________________________________
🔧 第7步：自定义和扩展
- 添加更多工具（例如。，
createRelationship,queryGraph) - 集成FastAPI或Gradio UI进行用户交互
- 使用Claude通过MCP进行结构化函数调用
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📚 参考文献
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✅ 总结
该项目汇集了：
- 💬 自然语言→ Graph GPT‑4o
- 📡 MCP工具 暴露于克劳德桌面
- 🌐 Neo4j 用于持久图形存储
- 🔁 完全可扩展的基于图的RAG架构
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