Neo4j Agent Memory MCP 服务器

使用说明（简要、易操作）

• 项目简介

  • 本仓库实现了一个 MCP 服务器，旨在为 LLM 客户端提供统一的上下文服务。服务器核心职责包括托管和管理资源（Resources）、注册与执行工具（Tools），以及定义并渲染 Prompt 模板（Prompts）。通过 JSON-RPC 协议处理客户端请求，具备会话管理、能力声明，并支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），以实现一个安全、可扩展的上下文服务后端。

• 主要功能点

  • MCP 服务器端功能
    • 资源管理：提供对资源与数据的统一访问入口，便于 LLM 读取或写入上下文相关数据。
    • 工具注册与执行：托管可被 LLM 调用的外部工具，支持参数传递和调用结果返回。
    • 提示模板定义与渲染：支持按需渲染用于与 LLM 交互的提示模板。
    • 会话与能力声明：对话会话管理、能力暴露，以及对客户端的能力声明。
    • 多传输协议支持：可通过不同传输机制与 MCP 客户端通信，例如标准输入输出、Server-Sent Events、WebSocket 等。
  • 与客户端的协作方式
    • 客户端通过 JSON-RPC 发送请求（如读取资源、执行工具、获取 Prompt 等）。
    • 服务器返回标准的 JSON-RPC 响应，或通过通知进行推送。

• 安装步骤

  • 基本安装
    • 使用带 MCP 支持的发行包进行安装（仓库也提供了对应的 mcp 的依赖入口）。请先确保 Python 环境就绪。
  • 可选依赖
    • 如需集成 MCP 相关额外能力，可安装不同的扩展依赖包（如嵌入向量、语言模型、集成工具等）。
  • 启动 MCP 服务器
    • 按项目文档给出的启动方式运行服务器示例：
      • 直接启动（需要连接本地 Neo4j 实例）
        • 运行菜单命令：python -m neo4j_agent_memory.mcp.server --neo4j-uri bolt://localhost:7687 --neo4j-user neo4j --neo4j-password password
      • 使用 SSE 传输（适用于云环境如 Cloud Run）
        • 运行命令：python -m neo4j_agent_memory.mcp.server --transport sse --port 8080
  • 运行前置条件
    • Neo4j 数据库实例正常运行/可访问。
    • 如使用嵌入或工具，需要相应的依赖与配置（仓库中有示例配置）。

• 服务器配置（客户端无需变更，提供给 MCP 客户端的配置示例，便于理解如何对接）

  • server_name: "Neo4j Agent Memory MCP Server"
  • command: "python -m neo4j_agent_memory.mcp.server"
  • args: [ "--neo4j-uri", "bolt://localhost:7687", "--neo4j-user", "neo4j", "--neo4j-password", "your-password", "--port", "8000" ]
  • transport: "stdio"（若改用 SSE/WebSocket，请相应调整为 "sse" / "websocket"） 注解说明：
  • server_name 用于标识该 MCP 服务器的名称，便于在多服务器环境中区分。
  • command 与 args 给出启动服务器的具体命令和参数，用于 MCP 客户端在需要时记录或展示对接信息。
  • 传输模式可由 MCP 客户端协商选择，服务器实现通常支持多种传输方式，便于在不同环境中部署。

• 基本使用方法

  • 启动后，MCP 客户端可通过 JSON-RPC 方式向服务器发起请求，例如读取资源、调用工具、获取 Prompts 等，服务器返回标准的 JSON-RPC 响应。
  • 客户端通常需要根据 MCP 服务器提供的能力进行初始化、注册工具以及请求数据上下文等操作。
  • 如需 UI 展示，可通过 SSE/WebSocket 等传输方式实现流式通信与实时提示。

• 重要注意

  • MCP Server 的实现应确保对外暴露的 API 清晰、可扩展，且具备基本的安全与会话管理能力。
  • 根据仓库的实现细节，需要确保运行环境具备 Python 版本、Neo4j 数据库以及可用的网络访问权限。