Memgraph MCP Server-integratie

Verbind je Memgraph-grafgegevens met AI-agenten en chatbots via de Memgraph MCP Server, waardoor realtime, contextbewuste database-interacties mogelijk worden in FlowHunt en daarbuiten.

Memgraph MCP Server-integratie

Wat doet de “Memgraph” MCP Server?

De Memgraph MCP Server is een lichtgewicht implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die is ontworpen om de kloof te overbruggen tussen Memgraph, een grafendatabase, en grote taalmodellen (LLM’s). Door Memgraph’s gegevens, schema en query-mogelijkheden als MCP-resources en -tools beschikbaar te stellen, maakt deze server het mogelijk voor AI-assistenten om in realtime met grafgegevens te communiceren. Ontwikkelaars kunnen hiermee databasequery’s uitvoeren, schemainformatie ophalen en AI-gedreven workflows faciliteren die toegang tot verbonden gegevens in Memgraph vereisen. Deze integratie vereenvoudigt het bouwen van intelligente agenten en applicaties die profiteren van graf-gestuurde inzichten, waardoor taken als query’s uitvoeren, data-exploratie en schema-ontdekking toegankelijker en gestandaardiseerd worden binnen LLM-ecosystemen.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository.

Lijst van Resources

  • get_schema()
    Haalt Memgraph-schema-informatie op. Met deze resource kunnen AI-clients de structuur en typen gegevens in Memgraph begrijpen, wat essentieel is voor het genereren van correcte query’s en antwoorden. (Vereist dat Memgraph wordt uitgevoerd met --schema-info-enabled=True.)

Lijst van Tools

  • run_query()
    Voert een Cypher-query uit op de Memgraph-database. Met deze tool kunnen LLM’s en AI-agenten direct interageren met de grafendatabase, waardoor dynamische gegevensopvraging, analyses en bewerkingen mogelijk zijn via AI-gedreven workflows.

Use-cases van deze MCP Server

  • Chat met de database
    Gebruikers kunnen op conversatie wijze interageren met de Memgraph-database, waarbij ze LLM’s inzetten om Cypher-query’s samen te stellen, uit te voeren en te interpreteren voor het verkennen en analyseren van grafgegevens.

  • Schema-ontdekking
    AI-agenten kunnen automatisch de structuur van de Memgraph-database ophalen en begrijpen, wat het genereren van geldige query’s en de integratie met nieuwe of veranderende datamodellen vereenvoudigt.

  • Databasebeheer
    Ontwikkelaars kunnen LLM’s gebruiken om grafgegevens te beheren en te bevragen, waardoor administratieve of analytische taken eenvoudiger worden zonder diepgaande Cypher-expertise.

  • Integratie met AI-workflows
    De server kan worden opgenomen in AI-gedreven applicaties of platforms (zoals Claude) om realtime grafendatabase-toegang te bieden binnen grotere intelligente workflows.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.

Claude

  1. Installeer Claude voor Desktop.
  2. Zoek je Claude-configuratiebestand:
    • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
  3. Voeg het Memgraph MCP Server-item toe in het mcpServers-object:
    {
      "mcpServers": {
        "mpc-memgraph": {
          "command": "/absolute/path/to/uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-memgraph",
            "run",
            "server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
  5. Controleer of Memgraph-tools en -resources zichtbaar zijn in Claude.

Opmerking: Gebruik het absolute pad naar het uv-uitvoerbare bestand. Vind dit via which uv (MacOS/Linux) of where uv (Windows).

Cursor

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.

Cline

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cline.

API-sleutels beveiligen

Geen vermelding van het beveiligen van API-sleutels of het gebruik van omgevingsvariabelen in de beschikbare documentatie.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

{
  "memgraph": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “memgraph” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.


Overzicht

SectieBeschikbaarheidDetails/Opmerkingen
Overzicht
Lijst van PromptsGeen prompt-templates gevonden
Lijst van Resourcesget_schema()
Lijst van Toolsrun_query()
API-sleutels beveiligenNiet vermeld
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk)Niet vermeld

Roots-ondersteuning: Niet gespecificeerd
Sampling-ondersteuning: Niet gespecificeerd


Gelet op de beschikbare installatie, duidelijke tool/resource-beschrijvingen en het ontbreken van prompts, roots en sampling-vermeldingen is de Memgraph MCP Server relatief basic maar functioneel. Hij scoort beter qua duidelijkheid en open source-aanwezigheid, maar mist geavanceerdere MCP-functionaliteiten.


Onze mening

Gebaseerd op de twee tabellen scoort de Memgraph MCP Server een 5/10. Het biedt een basale maar goed gedocumenteerde MCP-integratie voor Memgraph met werkende tools en resources, maar mist prompt-templates, geavanceerde functies (roots, sampling) en bredere multi-platform installatie-instructies.


MCP Score

Heeft een LICENSE✅ (MIT)
Minimaal één tool
Aantal forks8
Aantal sterren18

Veelgestelde vragen

Wat is de Memgraph MCP Server?

De Memgraph MCP Server is een brug tussen de Memgraph-grafendatabase en grote taalmodellen. Het stelt Memgraph's gegevens, schema en query-mogelijkheden beschikbaar als MCP-tools en -resources, zodat realtime AI-gedreven database-interacties mogelijk zijn.

Welke resources en tools biedt het?

Het biedt de get_schema()-resource om databaseschema-informatie op te halen en de run_query()-tool om Cypher-query's direct op de Memgraph-database uit te voeren.

Wat zijn typische use-cases?

Use-cases zijn onder meer conversatiegestuurde query's op grafgegevens, schema-ontdekking voor dynamische AI-agenten, databasebeheer zonder diepgaande Cypher-kennis, en het integreren van realtime grafgegevens in AI-gedreven workflows.

Hoe integreer ik Memgraph MCP in FlowHunt?

Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer de Memgraph MCP Server-gegevens in het systeem MCP-configuratiepaneel met behulp van het opgegeven JSON-formaat. Vervang de servernaam en URL waar nodig voor je implementatie.

Is er een prompt-template of API-sleutelconfiguratie vereist?

Er zijn geen prompt-templates of API-sleutelconfiguratie vereist of gedocumenteerd voor deze MCP-server.

Welke platforms worden officieel ondersteund?

Installatie-instructies zijn beschikbaar voor Claude Desktop. Andere platforms zoals Windsurf, Cursor en Cline zijn niet gedocumenteerd, maar kunnen mogelijk generieke MCP-integratie ondersteunen.

Probeer Memgraph MCP-integratie met FlowHunt

Benut de kracht van grafgegevens en AI met de Memgraph MCP Server-integratie van FlowHunt. Schakel geavanceerde query's en schema-ontdekking in voor je intelligente workflows.

Meer informatie