MCP Neo4j Memory Server

一个基于Neo4j的知识图谱存储与检索服务,作为MCP协议的服务器实现,支持通过环境变量配置数据库连接,提供项目专属知识图谱管理功能。
2.5分
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什么是MCP Neo4j知识图谱记忆服务器?

这是一个为AI助手设计的记忆存储系统,使用Neo4j图数据库来存储和检索结构化的知识信息。它能帮助AI记住用户信息、项目细节和各种关系,使对话更加个性化和连贯。

如何使用这个记忆服务器?

通过简单的配置和指令,AI助手可以自动存储和检索各种信息。系统支持用户信息管理、项目知识图谱和关系网络。

适用场景

适用于需要长期记忆的AI对话系统、项目管理助手、个性化推荐系统等场景。特别适合需要处理复杂关系和结构化数据的应用。

主要功能

用户记忆管理自动存储和检索用户身份信息、行为特征、偏好设置等
项目知识图谱为每个项目创建独立的知识图谱,存储文件、类、函数等元素及其关系
模糊搜索结合Neo4j和Fuse.js实现灵活的知识检索,支持部分匹配和相关性排序
多数据库支持可以为不同项目切换不同的数据库,保持知识隔离

优势与局限性

优势
图数据库天然适合存储复杂关系数据
查询性能优异,特别擅长关系遍历
支持大规模知识图谱
强大的可视化能力
灵活的模糊搜索功能
局限性
需要额外安装Neo4j数据库
对简单键值存储场景可能过度设计
初始学习曲线略高

如何使用

安装
通过npm安装或手动配置服务器
配置Neo4j连接
设置数据库连接参数
在AI提示中使用
在系统提示中加入记忆检索和更新指令
项目管理
为每个项目创建独立数据库

使用案例

用户画像构建AI在对话中自动收集用户信息并构建完整画像
项目知识管理在开发项目中存储和检索代码结构信息
关系网络分析追踪用户提及的人物关系

常见问题

必须使用Neo4j数据库吗?
如何重置记忆数据?
支持多少级的关系查询?
性能如何?能处理多少数据量?

相关资源

Neo4j官方文档
Neo4j图数据库的官方文档
MCP协议说明
项目代码库和详细说明
知识图谱设计指南
如何设计有效的知识图谱结构
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "graph-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sylweriusz/mcp-neo4j-memory-server"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password",
        "NEO4J_DATABASE": "neo4j"    
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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