图形RAG MCP 服务器

一个用于查询混合图和向量数据库系统的模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，结合了Neo4j（图数据库）和Qdrant（向量数据库），实现了强大的语义和基于图的文档检索。

概述

GraphRAG MCP 提供了大型语言模型与混合检索系统之间的无缝集成，该系统利用了图数据库（Neo4j）和向量数据库（Qdrant）的优势。这使得以下功能成为可能：

• 通过句子嵌入实现语义搜索
• 基于图的关系进行上下文扩展
• 结合向量相似性和图关系的混合搜索
• 与Claude和其他大语言模型（LLM）完全集成，通过MCP协议

该项目遵循模型上下文协议规范，因此与任何启用MCP的客户端兼容。

功能

• 语义搜索：使用句子嵌入和Qdrant进行
• 基于图的上下文扩展：使用Neo4j
• 混合搜索：结合两种方法
• MCP工具和资源：用于LLM集成
• 完整记录Neo4j模式和Qdrant集合信息

先决条件

• 操作系统：Linux、macOS或Windows（推荐64位）
• Python版本：3.8及以上
• 内存要求：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少10GB可用空间
• 依赖项管理工具：建议使用pipenv

安装指南

快速安装

使用以下命令进行快速安装：

git clone https://github.com/rileylemm/graphrag-mcp.git
cd graphrag-mcp
pip install -r requirements.txt

详细安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/rileylemm/graphrag-mcp.git
   cd graphrag-mcp
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量： 创建一个.env文件并添加以下内容：

   NEO4J_URI=你的Neo4j连接字符串
   NEO4J_USER=你的Neo4j用户名
   NEO4J_PASSWORD=你的Neo4j密码
   QDRANT_HOST=http://localhost:6333
   

4. 启动服务器：

   python -m graphrag.mcp.server
   

与MCP客户端的集成

示例代码

from mcpipy import mcp

# 连接到MCP服务器
client = mcp.Client("http://localhost:8080")

# 查询示例
response = client.query("查询内容", resource="https://graphrag.db/collection/qdrant")
print(response)

使用说明

MCP资源

• https://graphrag.db/schema/neo4j：提供Neo4j图数据库的模式信息
• https://graphrag.db/collection/qdrant：提供Qdrant向量集合的信息

故障排除

• 连接问题：确认Neo4j和Qdrant正在运行且可访问
• 空结果：检查文档集合是否已正确索引
• 缺少依赖项：运行pip install -r requirements.txt以确保所有包已安装
• 数据库认证：验证.env文件中的凭据

贡献指南

欢迎贡献！请随意提交拉取请求。

许可证

MIT License

版权所有 (c) 2025 Riley Lemm

许可如下：

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致谢

如果您使用此MCP服务器或将其用于自身目的，请务必向Riley Lemm提供引用，并链接回此仓库（https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp）。