图灵 MCP 服务器 🧠

🌟 一个强大的知识图谱服务器，专为 AI 代理设计，结合了 Neo4j 和 Model Context Protocol (MCP)。

🚀 功能

• 🔄 动态知识图谱管理，使用 Neo4j
• 🤖 与 OpenAI 模型无缝集成
• 🔌 MCP（模型上下文协议）支持
• 🐳 Docker 部署就绪
• 🎯 自定义实体提取功能
• 🔍 高级语义搜索

🛠️ 安装

前置条件

• Docker 及 Docker Compose
• Python 3.10 或更高版本
• OpenAI API 密钥

快速开始 🚀

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/gifflet/graphiti-mcp-server.git
cd graphiti-mcp-server

2. 设置环境变量：

cp .env.sample .env

3. 根据需要编辑 .env 文件：

# 对于 LLM 操作所需
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4o

4. 启动服务：

docker compose up

🔧 配置

Neo4j 设置 🗄️

Neo4j 的默认配置如下：

• 用户名：neo4j
• 密码：demodemo
• URI：bolt://neo4j:7687（Docker 网络内）
• 内存设置针对开发环境优化

Docker 环境变量 🐳

可以直接使用环境变量运行：

OPENAI_API_KEY=your_key MODEL_NAME=gpt-4o docker compose up

🔌 集成

Cursor IDE 集成 🖥️

1. 配置 Cursor 连接至 Graphiti：

{
  "mcpServers": {
    "Graphiti": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

2. 将 Graphiti 规则添加到 Cursor 的用户规则中（参见 graphiti_cursor_rules.md）
3. 在 Cursor 中启动一个代理会话

🏗️ 架构

服务器主要包含两个部分：

• 使用 Neo4j 数据库进行图谱存储
• 图灵 MCP 服务器，负责 API 和 LLM 操作

🤝 贡献

欢迎贡献！请随意提交 Pull Request。

📝 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情参见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• Neo4j 团队，感谢杰出的图数据库
• OpenAI，感谢强大的 LLM 模型
• MCP 社区，感谢协议规范