mcp-neo4j 是一组 MCP 服务器，旨在通过自然语言连接 AI 模型与 Neo4j 图数据库。它包含多个服务器，分别提供不同的功能：mcp-neo4j-cypher 将自然语言转换为 Cypher 查询，直接操作数据库；mcp-neo4j-memory 用于在 Neo4j 中存储和检索知识图谱，实现跨会话和客户端的知识共享；mcp-neo4j-cloud-aura-api 则允许通过 AI 助手管理 Neo4j Aura 云服务，例如创建、销毁和伸缩实例。

通过 mcp-neo4j，开发者可以利用 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端，以自然语言与 Neo4j 交互，极大地简化了图数据库的操作和管理。这降低了使用图数据库的门槛，并为 AI 模型提供了强大的知识图谱支持，从而增强了 AI 的推理和理解能力。该解决方案基于 Python 开发，并采用 MIT 许可证。

自然语言转Cypher查询

mcp-neo4j-cypher服务器的核心功能是将自然语言查询转换为可在Neo4j数据库上执行的Cypher查询。它首先获取配置数据库的模式，然后利用LLM将用户的自然语言问题转化为相应的Cypher查询语句。这个过程极大地简化了与图数据库的交互，无需用户具备专业的Cypher知识。例如，用户可以通过简单的提问“找出所有与'机器学习'相关的论文”，mcp-neo4j-cypher就能生成并执行相应的Cypher查询，返回结果。这为AI模型提供了直接访问和利用图数据库中结构化数据的能力，从而增强了AI模型在知识检索、关系分析等方面的性能。该功能解决了开发者需要手动编写复杂Cypher查询的问题，降低了使用Neo4j的门槛。

知识图谱记忆存储

mcp-neo4j-memory服务器提供了一个基于Neo4j的知识图谱记忆存储功能。它允许AI模型跨会话、跨客户端存储和检索实体及关系，构建一个持久化的个人知识图谱。这意味着AI模型可以记住之前的交互信息，并在后续对话中利用这些信息，从而实现更智能、更个性化的交互。例如，用户可以告诉AI模型“我今天和Andreas及Oskar一起工作了”，mcp-neo4j-memory会将这个事实存储到Neo4j中，并在后续用户询问“你还记得我今天做了什么吗？”时，准确地回忆起相关信息。这为AI模型提供了长期记忆能力，使其能够更好地理解用户意图，并提供更贴心的服务。

Aura云服务管理

mcp-neo4j-cloud-aura-api服务器允许用户通过AI助手直接管理Neo4j Aura云实例。用户可以使用自然语言命令创建、销毁、查找、缩放Aura实例，以及启用各种功能。例如，用户可以通过简单的指令“创建一个名为mcp-test的Aura Professional实例，具有4GB内存并启用图数据科学功能”，快速完成实例的创建。这极大地简化了云数据库的管理流程，无需用户登录Aura控制台进行手动操作。该功能为开发者提供了便捷的云数据库管理方式，降低了运维成本，并提高了开发效率。