Memgraph MCP Server是一个轻量级的MCP服务器，专为连接Memgraph图数据库与大型语言模型（LLM）而设计。它允许LLM通过标准化的MCP协议安全地访问和利用Memgraph中的数据，从而增强AI模型的推理和知识检索能力。该服务器提供run_query()工具，用于执行Cypher查询，以及get_schema()资源，用于获取Memgraph的模式信息。

开发者可以通过简单的步骤快速启动Memgraph MCP Server，并将其集成到Claude等客户端中。只需安装必要的依赖，配置服务器连接，即可开始与数据库进行交互。使用Memgraph MCP Server的核心价值在于，它简化了LLM与图数据库的集成过程，降低了开发复杂性，并为构建基于图数据的智能应用提供了强大的支持。该服务器使用Python实现，并计划推出TypeScript版本，以更好地支持JavaScript环境。

Cypher查询执行

Memgraph MCP Server 的核心功能是允许大型语言模型（LLM）通过 run_query() 工具执行 Cypher 查询。该功能充当 LLM 和 Memgraph 数据库之间的桥梁，使 LLM 能够利用 Memgraph 存储的结构化数据进行推理和生成。当 LLM 需要访问存储在 Memgraph 中的特定信息时，它会构建一个 Cypher 查询，并通过 MCP 协议将其发送到 Memgraph MCP Server。服务器接收查询，在 Memgraph 数据库上执行，并将结果返回给 LLM。这种交互使 LLM 能够利用 Memgraph 的图分析能力，从而增强其在知识图谱、推荐系统和欺诈检测等领域的应用。例如，LLM 可以使用 Cypher 查询来查找与特定实体相关的实体，或者识别图中存在的模式。

模式信息获取

get_schema() 资源允许 LLM 获取 Memgraph 数据库的模式信息。通过在 Memgraph 启动时启用 --schema-info-enabled=True 配置，LLM 可以动态地了解数据库的结构，包括节点和关系的类型、属性以及索引。这种模式信息对于 LLM 理解如何有效地查询数据库至关重要。例如，LLM 可以使用模式信息来自动生成 Cypher 查询，或者验证查询的正确性。这对于构建能够适应不同 Memgraph 数据库结构的智能代理至关重要。该功能通过提供数据库结构的蓝图，显著提升了 LLM 与 Memgraph 交互的效率和准确性。

LLM集成桥梁

Memgraph MCP Server 充当 LLM 与 Memgraph 数据库之间的关键集成桥梁。它通过 MCP 协议提供了一个标准化的接口，使得 LLM 可以安全地访问和利用 Memgraph 中的数据。这种集成简化了构建基于图数据的 AI 应用的流程，开发者无需编写复杂的代码来处理数据库连接和数据转换。通过 Memgraph MCP Server，LLM 可以专注于利用图数据进行推理和生成，从而加速了 AI 应用的开发和部署。例如，在知识图谱应用中，LLM 可以利用 Memgraph 存储的知识图谱来回答复杂的问题，或者生成相关的文本。