Graphiti MCP 服务器 🧠

🌟 一个强大的 AI 代理知识图谱服务器，使用 Neo4j 构建，并与模型上下文协议 (MCP) 集成。

🚀 特性

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

🛠️ 安装

前提条件

• Docker 和 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. 编辑 .env 文件，配置你的信息:

# LLM 操作需要
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:

• 用户名: neo4j
• 密码: demodemo
• URI: bolt://neo4j:7687 (在 Docker 网络中)
• 内存设置针对开发进行了优化

Docker 环境变量 🐳

你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 连接到 Graphiti:

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

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

🏗️ 架构

该服务器由两个主要组件组成:

• 用于图存储的 Neo4j 数据库
• 用于 API 和 LLM 操作的 Graphiti MCP 服务器

🤝 贡献

欢迎贡献! 请随时提交 Pull Request。

📝 许可证

该项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🙏 鸣谢

• Neo4j 团队提供的出色的图数据库
• OpenAI 提供的强大的 LLM 模型
• MCP 社区提供的协议规范