Этот MCP позволяет хранить и управлять графами знаний ИИ с использованием Neo4j на сервере, обеспечивая масштабируемое и эффективное управление графовыми данными, быструю выборку и высокую производительность.
Добавлено:
Создано:
Mar 15 2025
Этот MCP позволяет хранить и управлять графами знаний ИИ с использованием Neo4j на сервере, обеспечивая масштабируемое и эффективное управление графовыми данными, быструю выборку и высокую производительность.
Добавлено:
Created by:
Mar 15 2025
JovanHsu
Рекомендуемые
Что такое MCP Neo4j Memory Server?
Сервер памяти MCP Neo4j предлагает специализированную платформу для эффективного хранения и запроса графов знаний ИИ. Он использует Neo4j для высокопроизводительного хранения графовых данных, позволяя сложное моделирование взаимосвязей и данных, расширенный поиск и повышенную масштабируемость. В его функциональные возможности входят интегрированные операции CRUD, возможности визуализации и совместимость с контейнерной средой развертывания с помощью Docker. Он предназначен для разработчиков и исследователей, которые нуждаются в надежном графовом хранилище для приложений ИИ, управления знаниями и сложных задач анализа данных.
Кто будет использовать MCP Neo4j Memory Server?
- Разработчики ИИ
- Научные исследователи
- Инженеры данных
- Практики графов знаний
Как использовать MCP Neo4j Memory Server?
- Шаг 1: Установите базу данных Neo4j или запустите с помощью Docker
- Шаг 2: Клонируйте репозиторий сервера памяти MCP Neo4j
- Шаг 3: Установите зависимости с помощью npm или pnpm
- Шаг 4: Настройте переменные среды для подключения к Neo4j
- Шаг 5: Запустите сервер с 'pnpm dev' для разработки или опубликуйте для производства
- Шаг 6: Подключите свое приложение к серверу, используя поддерживаемые SDK или API
Ключевые Особенности и Преимущества MCP Neo4j Memory Server
Основные функции
- Хранение графов знаний ИИ в Neo4j
- Эффективный запрос графовых данных с использованием Cypher
- Визуализация и моделирование взаимосвязей
- Поиск в графах с интеграцией Fuse.js
- Контейнерное развертывание с помощью Docker
- Операции CRUD для управления графовыми данными
Преимущества
- Масштабируемое и высокопроизводительное графовое хранилище
- Быстрый запрос взаимосвязей и получение данных
- Простое развертывание с помощью Docker
- Богатые возможности поиска и визуализации
- Поддержка сложного графового анализа и рабочих нагрузок ИИ
Основные Сценарии Использования и Приложения MCP Neo4j Memory Server
- Хранение и извлечение графов знаний ИИ
- Исследование сложных взаимосвязей данных
- Графовый анализ и визуализация данных
- Разработка ИИ-ассистентов с возможностями памяти
Часто Задаваемые Вопросы о MCP Neo4j Memory Server
Разработчик
- JovanHsu
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Базы данных
Клиент для управления и взаимодействия с MCP в Chainlit, позволяющий выполнять запросы к базам данных, управлять представлениями и настраивать базы данных.
Инструмент, который автоматически обнаруживает, записывает и документирует изменения схемы в базах данных Supabase PostgreSQL.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Инструмент для клиентов, предназначенный для упрощения управления SQL-запросами и взаимодействия с базами данных для корпоративных пользователей.
MCP для включения анализа и запроса расходов с использованием естественного языка в базах данных SQLite для записей о расходах.
Клиент MCP на основе Python для PostgreSQL, обеспечивающий бесшовную интеграцию баз данных PostgreSQL в рабочие процессы MCP.
Сервер для обеспечения безопасного и высокопроизводительного доступа к кластерам PolarDB от Alibaba Cloud с использованием протокола MCP.
Клиент MCP командной строки, позволяющий взаимодействовать с базами данных SQLite на естественном языке через API LLM.
Сервер, который позволяет непосредственно выполнять SQL-запросы к базам данных PostgreSQL, поддерживая параметризованные запросы и тайм-ауты.
Сервер MCP на базе Go, позволяющий ИИ-моделям взаимодействовать с базами данных MySQL для их запроса и управления.
Знания и память
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Чат-интерфейс на базе Next.js, подключающийся к серверам MCP с вызовом инструментов и стилизованным интерфейсом.
Образовательный проект, демонстрирующий реализацию сервера и клиента MCP с использованием SDK на Python и TypeScript.
Клиент MCP на основе Spring Boot, демонстрирующий, как обрабатывать запросы и ответы чата в надежном приложении.
Приложение Spring Boot, предоставляющее REST API для ИИ-инференции и управления базой знаний с интеграцией языковых моделей.
Сервер, который выполняет команды AppleScript, предоставляя полный контроль над автоматизацией macOS удаленно.
Сервер MCP для управления заметками с такими функциями, как просмотр, добавление, удаление и поиск заметок в Claude Desktop.
Получает последние знания с deepwiki.com, конвертирует страницы в Markdown и предоставляет структурированные выходные данные или один документ.
Клиентская библиотека, обеспечивающая взаимодействие в реальном времени на основе SSE с серверами MCP Notion через локальную настройку.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.