MCP Neo4j Graphrag

Neo4j GraphRAG MCP服务器

](https://pypi.org/project/mcp-neo4j-graphrag/)  

一个扩展了Neo4j的MCP服务器 向量搜索, 全文搜索，以及 搜索增强的Cypher查询 用于GraphRAG应用程序。

灵感源自 这 Neo4j实验室 mcp-neo4j-cypher 服务器。该服务器增加了矢量搜索、全文搜索和创新的 search_cypher_query 用于将搜索与图遍历相结合的工具。

概述

此服务器使LLM能够：

• 🔍 使用语义相似度搜索Neo4j向量索引
• 📝 使用Lucene语法搜索全文索引
• ⚡ 通过以下方式将搜索与Cypher查询相结合 search_cypher_query
• 🕸️ 执行只读Cypher查询

建立在 文学硕士 用于多提供商嵌入支持（OpenAI、Azure、Bedrock、Cohere等）。

安装

# Using pip
pip install mcp-neo4j-graphrag

# Using uv (recommended)
uv pip install mcp-neo4j-graphrag

配置

克劳德桌面版

编辑配置文件：

• macOS/Linux： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "neo4j-graphrag": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-neo4j-graphrag"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "neo4j+s://demo.neo4jlabs.com",
        "NEO4J_USERNAME": "recommendations",
        "NEO4J_PASSWORD": "recommendations",
        "NEO4J_DATABASE": "recommendations",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "EMBEDDING_MODEL": "text-embedding-ada-002"
      }
    }
  }
}

备注: uvx 自动从PyPI下载并运行包。无需本地安装！

光标

编辑 ~/.cursor/mcp.json 或 .cursor/mcp.json 在你的项目中。使用与上述相同的配置。

重新加载配置

• 克劳德桌面： 退出并重新启动应用程序
• 光标： 重新加载窗口（Cmd/Ctrl+Shift+P→ “重新加载窗口”）

工具

get_neo4j_schema_and_indexes

发现图模式、向量索引和全文索引。

💡 在使用其他工具理解数据库的模式和索引之前，代理应首先自动调用此工具。

示例提示：

“数据库里面有什么？”

vector_search

使用嵌入进行语义相似性搜索。

参数： text_query, vector_index, top_k, return_properties

示例提示：

“什么电影是关于人工智能的？”

fulltext_search

使用Lucene语法（AND、OR、通配符、模糊）进行关键字搜索。

参数： text_query, fulltext_index, top_k, return_properties

示例提示：

“找个叫汤姆的人”

read_neo4j_cypher

执行只读Cypher查询。

参数： query, params

示例提示：

“显示所有类型以及每种类型有多少部电影”

search_cypher_query

将矢量/全文搜索与Cypher查询相结合。使用 $vector_embedding 和 $fulltext_text 占位符。

参数： cypher_query, vector_query, fulltext_query, params

示例提示：

“在一个问题中，关于‘时间旅行冒险’的电影导演和类型是什么？”

环境变量

嵌入提供者

集 EMBEDDING_MODEL 以及相应的API密钥：

高级主题

看 docs/ADVANCED.md 用于：

• 与Neo4j实验室的比较 mcp-neo4j-cypher 服务器
• 生产特性（输出净化、令牌限制）
• 详细的工具文档

许可证

MIT许可证