统一 MCP 工具图数据库：为动态工具检索提供智能层

统一 MCP 工具图数据库 是一项研究驱动的项目，旨在从不同 模型上下文协议（MCP）服务器 聚集并结构化工具 API，整合到一个中央的 Neo4j 图形数据库 中。该图形数据库作为智能基础架构层，赋能 大型语言模型（LLMs） 和 代理 AI 系统 动态检索完成任何任务最相关的工具——而无需因冗余或令人困惑的选择而不知所措。

单个 MCP 服务器即可连接多个标签开放用例。

创建了一个带有嵌入的 GraphDB，用于向量搜索，并按类别对供应商进行分类。

• 工具支持数量：11066
• 正式及社区 MCP 服务器数量：4161

统一 MCP 工具图数据库 的目标是通过结构、清晰度和相关性为您的 LLM 提供支持，解决工具混淆问题，防止无限循环，并实现模块化、智能的代理工作流程。

让我们从构建一个智能、可搜索且模块化的工具图形开始。

更新开发进展

• 按类别对供应商进行分类（例如：网络搜索、文件系统、社交媒体等）
• 创建了一个带有嵌入的 GraphDB，用于向量搜索

项目概述

研究背景

大型语言模型和代理 AI 系统在面对多种工具时往往面临选择困难。传统的做法是将大量工具（如 100 多个）直接暴露给模型，期望其能够明智地进行选择。然而，这种方法常常导致工具混淆、无限循环以及难以管理的代理工作流程。

解决方案

统一 MCP 工具图数据库 通过以下方式解决上述问题：

• 结构化数据：将工具和供应商按类别整理，便于检索和管理。
• 智能搜索：利用向量嵌入技术实现高效的相似性搜索。
• 模块化设计：支持根据需求动态加载和配置工具。

核心目标

1. 解决工具混淆问题：通过分类和结构化避免模型因过多工具而不知所措。
2. 防止无限循环：提供清晰的路径和限制，确保代理任务顺利完成。
3. 实现模块化工作流程：支持灵活配置，适应不同场景需求。

优势

• 智能推荐：根据上下文、流行度或成功率推荐最佳工具。
• 可扩展性：支持大规模工具和供应商的管理。
• 灵活性：适用于企业内部工具管理及外部公开服务。

示例用例

1. 自定义企业 AI 助手：仅暴露经过筛选的企业内部工具，确保安全性和合规性。
2. 智能推荐代理：根据任务需求匹配最佳工具组合。
3. 模块化工作流程：支持按需动态加载和配置工具。

未来计划

• 发布图形数据填充脚本
• 提供蓝图架构及 Cypher 查询示例
• 开发工具可视化控制台
• 集成 LangChain DTR 聊天机器人插件
• 发布教程与使用案例

如何开始

git clone https://github.com/your-username/unified-mcp-tool-graph.git
cd unified-mcp-tool-graph
# 项目启动后将提供数据填充管道、架构文档及示例查询

贡献指南

如果您对智能代理、图形数据库或 LLM 集成充满热情，欢迎加入我们的开发团队！

• 提交功能建议或供应商资源
• 参与代码审查与技术讨论
• 修复已知问题并优化现有功能

许可证

本项目采用 MIT 许可证，适用于学术研究、个人用途及商业应用。

总结

统一 MCP 工具图数据库 通过为模型提供结构化、清晰且相关的工具选择，解决了传统方法中的诸多痛点。它不仅能够修复工具混淆问题，还能防止无限循环，并赋能模块化、智能的代理工作流程。

让我们共同构建更智能的系统——从一个工具图形开始。

关注项目进展

• 星标仓库：关注项目动态
• 参与讨论：加入社区交流
• 贡献代码：支持项目发展

统一 MCP 工具图数据库 正在努力为 AI 系统打造更智能、更高效的工具管理解决方案。