neo4j-contrib/mcp-neo4j

何を解決するか

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）がNeo4jグラフデータベースおよびクラウドサービスと直接対話できるようにするModel Context Protocol（MCP）サーバーのセットを提供します。Claude DesktopやGemini CLIのような自然言語インターフェースと、Neo4jでデータを照会・管理・モデル化するための技術的作業の間のギャップを埋めます。

動作方法

MCP標準を実装して、AIクライアントとNeo4jの間の通信レイヤーを構築しています。このリポジトリには、以下の専門的なサーバーが含まれます：

• mcp-neo4j-cypher：自然言語をCypherクエリに変換し、データの読み書きを可能にします。
• mcp-neo4j-memory：異なるAIセッション間でエンティティと関係を保存・取得するための永続的知識グラフとしてNeo4jを使用します。
• mcp-neo4j-cloud-aura-api：Neo4j Auraクラウドインスタンス（作成、スケーリング、削除）を管理するためのインターフェースを提供します。
• mcp-neo4j-data-modeling：グラフデータモデルの作成、検証、可視化を可能にします。

これらのサーバーは、ローカル用途向けのSTDIOや、AWS ECS FargateやAzure Container Appsなどのクラウドプラットフォームでのクラウドデプロイ向けのSSE/HTTPなど、複数のトランスポートモードをサポートしています。

対象ユーザー

AIワークフローにNeo4jグラフデータベースを統合したい開発者やデータエンジニア。LLMがデータベース操作、長期記憶の維持、チャット経由でのクラウドインフラ管理を実行できるようにします。

特徴

• マルチサーバーエコシステム：照会、記憶、クラウド管理、モデリングに特化したツール群。
• mcp-neo4j-memory：AIエージェント向けの永続的でセッション間共有可能な知識グラフ記憶を実現。
• クラウド対応：スケーラブルな本番環境デプロイ向けにコンテナ化されたサーバーと専用HTTPトランスポートを備えています。
• 標準化プロトコル：Cursor、Windsurf、Claude DesktopなどのさまざまなMCPクライアントと互換性を持つModel Context Protocolに基づいて構築されています。